Fast Face Sketch Synthesis via KD-Tree Search

Phân lớp ảnh bằng cây KD-Tree cho bài toán tìm kiếm ảnh tương tự

“…Phân lớp ảnh và ứng dụng cho bài toán tìm kiếm ảnh tương tự đã được nhiều công trình thực hiện với các kỹ thuật học máy khác nhau: phân lớp bằng thuật toán tìm kiếm láng giềng gần nhất k-NN (k-Nearest Neighbors) [10,13]; phân lớp bằng kỹ thuật SVM (Support Vector Machines) [9]; phân lớp bằng Naïve Bayes [14]; phân lớp theo cấu trúc cây như cây quyết định (Decision Tree), cây tìm kiếm đa chiều (KD-Tree) [10,12], v.v.. Yuqian Zhang và cộng sự (2016) [8] sử dụng phương pháp phân chia vùng ảnh để phác thảo và nhận diện khuôn mặt. Trong công trình này, cấu trúc KD-Tree được xây dựng trên tập ảnh phân vùng nhằm phân lớp và lưu trữ dữ liệu.…”

Fast neighbor search by using revised k-d tree

“…A N U S C R I P T partition the space and divide the data points into subsets, according to the distribution of data points. 50 K-d tree Bentley (1975) is a typical partition tree, which is widely used in many applications Zhang et al (2016), and has various variants, such as optimized k-d trees Silpa- Anan and Hartley (2008), FRS Chen et al (2017), and buffer k-d trees Gieseke et al (2014) which is currently the fastest algorithm for NN and kNN query, as far as we know. However, k-d tree is not suitable for high-dimensional spaces.…”

Unsupervised Creation of Parameterized Avatars

“…We create binary 64 × 64 images of regular polygons by sampling uniformly three parameters: the number of vertices (3)(4)(5)(6), the radius of the enclosing circle (15)(16)(17)(18)(19)(20)(21)(22)(23)(24)(25)(26)(27)(28)(29)(30), and a rotation angle in the range [−10, 10]. Some polygons are shown in Fig.…”

“…This is not only because style transfer methods cannot capture semantics [23], but also because the image we generate has to adhere to specific constraints. Similarly, the work that has been done to automatically generate sketches from images, e.g., [26,27], does not apply to our problem since it does not produce a parameter vector in a semantic configuration space. The literature of face sketches also typically trains in a supervised manner that requires correspondences between sketches and photographs.…”