计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2014年
6期
247-251
,共5页
图像匹配%权重学习%最大权对集%Kuhn-Munkras算法%Delaunay三角化%二次分配
圖像匹配%權重學習%最大權對集%Kuhn-Munkras算法%Delaunay三角化%二次分配
도상필배%권중학습%최대권대집%Kuhn-Munkras산법%Delaunay삼각화%이차분배
image matching%weight learning%maximum weight matching%Kuhn-Munkras algorithm%Delaunay triangulation%quadratic assignment
在图匹配模型中权重的设置对匹配性能有很大影响,但直接计算的权重往往不符合匹配图像的实际情况.为此,参照二次分配问题的图匹配学习思想,给出一阶和二阶最大权对集模型的权重学习计算方法.一阶最大权对集模型直接采用图像特征点作为图的顶点,而二阶最大权对集模型则采用某些特征点之间的连接边作为顶点,2个模型都可以通过Kuhn-Munkras算法求解.一阶最大权对集模型在本质上等价于二次分配问题的线性情况.在CMU House数据库上的图像匹配实验结果表明,二阶最大权对集模型优于一阶最大权对集模型,且两者在学习计算时的性能也优于直接计算的情况.
在圖匹配模型中權重的設置對匹配性能有很大影響,但直接計算的權重往往不符閤匹配圖像的實際情況.為此,參照二次分配問題的圖匹配學習思想,給齣一階和二階最大權對集模型的權重學習計算方法.一階最大權對集模型直接採用圖像特徵點作為圖的頂點,而二階最大權對集模型則採用某些特徵點之間的連接邊作為頂點,2箇模型都可以通過Kuhn-Munkras算法求解.一階最大權對集模型在本質上等價于二次分配問題的線性情況.在CMU House數據庫上的圖像匹配實驗結果錶明,二階最大權對集模型優于一階最大權對集模型,且兩者在學習計算時的性能也優于直接計算的情況.
재도필배모형중권중적설치대필배성능유흔대영향,단직접계산적권중왕왕불부합필배도상적실제정황.위차,삼조이차분배문제적도필배학습사상,급출일계화이계최대권대집모형적권중학습계산방법.일계최대권대집모형직접채용도상특정점작위도적정점,이이계최대권대집모형칙채용모사특정점지간적련접변작위정점,2개모형도가이통과Kuhn-Munkras산법구해.일계최대권대집모형재본질상등개우이차분배문제적선성정황.재CMU House수거고상적도상필배실험결과표명,이계최대권대집모형우우일계최대권대집모형,차량자재학습계산시적성능야우우직접계산적정황.
