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Feature encoding using fuzzy technique and feature summarization using maximum pooling
Input:
=
{
1
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2
,
3
…
}
←
Set of SURF feature from an image,
g
.
Output:
=
{
1
,
2
,
3
…
}
←
Fuzzy visual dictionary
1.
1. Perform k
-
means by partitioning n features in
into
k
cluster represented
by
=
{
1
,
2
,
…
,
}
.
2.
Generate fuzzy set
̃
by using equation 4.4 to measure the similarity between the
features in
and visual words
W
.
3.
,
←
Get membership value for each w in g from
̃
.
4.
=
(
,
1
,
,
2
,
,
3
…
.
.
,
)
←
Perform maximum pooling on
,
.
5.
=
∑
=
1
←
count occurrence frequency for each
W
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