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A study on topological descriptors for the analysis of 3D surface texture

机译：用于3D表面纹理分析的拓扑描述符的研究

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Methods from computational topology are becoming more and more popular in computer vision and have shown to improve the state-of-the-art in several tasks. In this paper, we investigate the applicability of topological descriptors in the context of 3D surface analysis for the classification of different surface textures. We present a comprehensive study on topological descriptors, investigate their robustness and expressiveness and compare them with state-of-the-art methods including Convolutional Neural Networks (CNNs). Results show that class-specific information is reflected well in topological descriptors. The investigated descriptors can directly compete with non-topological descriptors and capture complementary information. As a consequence they improve the state-of-the-art when combined with non-topological descriptors.
机译：在计算机视觉中，来自计算拓扑的方法变得越来越流行，并已显示出在若干任务中可以改善最新技术。在本文中，我们在3D表面分析的背景下研究拓扑描述符对不同表面纹理分类的适用性。我们对拓扑描述符进行了全面的研究，研究了它们的鲁棒性和表达能力，并与包括卷积神经网络（CNN）在内的最新技术进行了比较。结果表明，特定于类的信息在拓扑描述符中得到了很好的反映。所研究的描述符可以直接与非拓扑描述符竞争并捕获补充信息。结果，当与非拓扑描述符结合使用时，它们可以改善最新技术。

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