本文關(guān)鍵詞： 圖匹配 邊特征 監(jiān)督 旋轉(zhuǎn) Hungarian解碼　出處：《計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：傳統(tǒng)的線性學(xué)習(xí)圖匹配模型具有易于訓(xùn)練和能夠求解最優(yōu)匹配的優(yōu)點(diǎn),但是沒(méi)有考慮圖的結(jié)構(gòu)信息,從而限制了其匹配精度.為克服這一缺點(diǎn),提出一種新的線性學(xué)習(xí)圖匹配模型——基于邊特征的學(xué)習(xí)完全圖匹配模型(ELC-GM),其中,邊特征由邊上采樣點(diǎn)的特征描述,而采樣點(diǎn)的特征是通過(guò)一種包含旋轉(zhuǎn)不變因子的形狀上下文特征描述的.ELC-GM先對(duì)模型進(jìn)行有監(jiān)督的訓(xùn)練,再用Kuhn-Munkres算法求解邊匹配,進(jìn)而用Hungarian解碼算法將邊匹配轉(zhuǎn)換為點(diǎn)匹配.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,ELC-GM的訓(xùn)練效果穩(wěn)定,匹配精度即使在形變和噪聲條件下也能得到一定提升.
[Abstract]:The traditional linear learning graph matching model has the advantages of easy training and being able to solve the optimal matching, but it does not consider the structure information of the graph, which limits its matching accuracy. A new linear learning graph matching model, a learning complete graph matching model based on edge feature, is proposed, in which the edge feature is described by the feature of the edge sample point. The feature of the sampling point is that the model is trained by a kind of .ELC-GM, which includes the shape context description of the rotation invariant factor, and then the Kuhn-Munkres algorithm is used to solve the edge matching. Then the edge matching is converted to point matching by Hungarian decoding algorithm. The experimental results show that the training effect of ELC-GM is stable and the matching accuracy can be improved even under deformation and noise conditions.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61175004) 中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015M580952) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20121103110029) 北京市博士后工作經(jīng)費(fèi)資助項(xiàng)目(2016ZZ-24)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1549392