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重新安装浏览器，或使用别的浏览器[PAMI]&用随机特征做纹理分类Texture&Classification&from&Random&Features
Texture Classification from Random Features
Li Liu and Paul W. Fieguth
这篇纹理识别的文章是发表在今年的PAMI上面，其实纹理分类已经是一个old topic了但是作者Li Liu在两年之中发了8篇top
conference和journal不得不让我膜拜呀。
这篇是在Zisserman的 A Statistical Approach to Material
Classification Using Image Pathches, PAMI,2009.
上面改进的。其实Zisserman这篇文章的思想很简单，特征是单个像素点周围的9*9=81个像素，进行稠密采样，然后k-means聚类，对每张图片形成直方图，SVM分类，和最基本的bag-of-words是一样的，但是在纹理中叫texton。
而作者Li Liu用random
projection的方法对81维特征降了一下维，其余过程一样，所以她的这篇文章的代码只有一行，写一行代码能发pami是很值得我们学习的。
值得学习之处：
1. 基于一个很好的理论背景，compressed sensing和sparse
representation，然后用random projection进行降维，其实这个只是compressed
sensing的一小部分，而且是编码中的一小部分。同样是降维，如果你用PCA做，我相信2流的会议都发不了...所以树大好乘凉...
实验充分，比较了4种方法（还有一些自己和自己比），6个数据库（有几个是同一个数据库的不同版本）。这种实验是我读到的最全的纹理分类的文章。
3. 分析到位。这个虽然是废话发pami的哪个分析不到位呀，但是还是值得我学习呀，人家看问题就是透彻呀！
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