Local descriptors have been widely utilized in image analysis for automatic object categorization. In this work, an algorithm based on empirical covariance estimation of region descriptor vectors is formulated and developed. This technique is then specialized in order solve to the task of writer identification via a tricky way of keypoint extraction. Experiment results are reported for ETH-80 and ICFHR 2012 Writer Identification Contest datasets.
Görüntü analizinde lokal tanımlayıcılar otomatik nesne tasnifi için kullanılagelmiştir. Bu çalışmada, bölge tanımlama vektörlerinin empirik kovaryans tahminine dayalı bir algoritma formüle edilmiş ve gelştirilmiştir. Daha sonra, bu teknik, yazar belirleme görevi için, hususi bir anahtar nokta çıkarma usulü vasıtasıyla, özelleştirilmiştir. ETH-80 ve ICFHR 2012 Yazar Belirleme Yarışması verişetleri üzerinde gerçekleştirilmiş deneylerin sonuçları raporlanmıştır