Cross-spectral local descriptors via quadruplet network
Aguilera, Cristhian A (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació)
Toledo Morales, Ricardo (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació)
Sappa, Angel Domingo (Centre de Visió per Computador (Bellaterra, Catalunya))
Aguilera, Cristhian A (Universidad del Bío-Bío (Concepción, Xile))

Date:	2017
Abstract:	This paper presents a novel CNN-based architecture, referred to as Q-Net, to learn local feature descriptors that are useful for matching image patches from two different spectral bands. Given correctly matched and non-matching cross-spectral image pairs, a quadruplet network is trained to map input image patches to a common Euclidean space, regardless of the input spectral band. Our approach is inspired by the recent success of triplet networks in the visible spectrum, but adapted for cross-spectral scenarios, where, for each matching pair, there are always two possible non-matching patches: one for each spectrum. Experimental evaluations on a public cross-spectral VIS-NIR dataset shows that the proposed approach improves the state-of-the-art. Moreover, the proposed technique can also be used in mono-spectral settings, obtaining a similar performance to triplet network descriptors, but requiring less training data.
Grants:	Ministerio de Economía y Competitividad TIN2014-56919-C3-2-R
Rights:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, fins i tot amb finalitats comercials, sempre i quan es reconegui l'autoria de l'obra original.
Language:	Anglès
Document:	Article ; recerca ; Versió publicada
Subject:	Cross-spectral ; Descriptor ; Infrared ; CNN
Published in:	Sensors (Basel, Switzerland), Vol. 17 Núm. 4 (April 2017) , art. 873, ISSN 1424-8220

DOI: 10.3390/s17040873
PMID: 28420142

14 p, 1.0 MB

The record appears in these collections:
Articles > Research articles
Articles > Published articles