逐次非凸凹过程学习图匹配

• 作者: 刘兆英 曾少锋 李玉鑑
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图匹配 二次分配 有监督学习 非凸凹过程
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 1008-1014
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5838字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1089.2018.16582

摘要

针对传统学习图匹配在抗形变和抗噪声方面性能不够稳定的问题, 提出一种有监督的逐次非凸凹过程学习图匹配方法. 首先通过逐次非凸凹过程(GNCCP)求解一系列二次分配问题以估计训练目标函数的上界, 并采用Bundle 方法对上界进行优化, 完成图匹配模型的训练; 其次, 使用 GNCCP 对图匹配模型进行求解, 获得匹配结果.在CMU的House/Hotel数据集以及3个具有旋转、切变和加噪的人工合成数据集上的实验结果表明, 文中方法可以大幅提升匹配精度, 甚至达到零错误率; 在 WILLOW 数据集上, 结合形状上下文边特征描述, 也得到了令人满意的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李玉鑑	北京工业大学信息学部	57	357	10.0	17.0
2	刘兆英	北京工业大学信息学部	5	9	1.0	2.0
3	曾少锋	北京工业大学信息学部	2	1	1.0	1.0