Abstract-Även om den robusta punkt matchning algoritm har visat sig vara effektiv för icke-rigid registrering, det finns flera problem med den antagna deterministiska glödgning optimering teknik. För det första är det inte globalt optimalt och legalisering av den rumsliga omvandlingen behövs för goda matchande resultat. För det andra tenderar den att anpassa masscentren för två punktuppsättningar. För att ta itu med dessa frågor föreslår vi en globalt optimal algoritm för det robusta punktmatchningsproblemet om varje modellpunkt har en motsvarighet i scenuppsättningen. Genom att eliminera omvandlingsvariablerna visar vi att det ursprungliga matchningsproblemet reduceras till ett konkava quadratic uppdragsproblem där den objektiva funktionen har en låg rang hessian matris. Detta underlättar användningen av storskaliga globala optimeringstekniker. Vi föreslår en modifierad normal rektangulär gren-och-bundet algoritm för att lösa det resulterande problemet där flera rektanglar samtidigt delas upp för att öka chansen att krympa rektangeln som innehåller den globala optimala lösningen. Dessutom presenterar vi ett effektivt lägre gränssystem som har en linjär uppdragsformulering och som effektivt kan lösas. Omfattande experiment på syntetiska och verkliga datauppsättningar visar att den föreslagna algoritmen presterar gynnsamt mot de toppmoderna metoderna när det gäller robusthet mot avvikelser, matchningsnoggrannhet och körtid. RPM-metoden beräknar gemensamt korrespondens och transformation genom att formulera punktmatchning som ett blandat linjärt uppdrag-minsta kvadratoptimeringsproblem. Baserat på denna formulering slappnar det av punktkorrespondensvariabler för att kontinuerligt värderas under den en-till-en korrespondens begränsning (dvs. mjuk tilldelning) och använder en deterministisk glödgning teknik [42] för att gradvis uppskatta punktkorrespondens. En deterministisk glödgningsmetod innebär dock heuristik och det finns ingen global optimalitetsgaranti. Följaktligen måste den rumsliga omvandlingsvariabeln legaliseras för att undvika oönskade matchande resultat. Dessutom matchar den deterministiska glödgningstekniken initialt punkter i två uppsättningar med lika stor chans vilket gör att masscentren av uppsättningarna ska anpassas. Denna trend kan bestå, vilket resulterar i en fördomsfull anpassning av centrumen av två punktuppsättningar. För att ta itu med problemen med användning av deterministisk glödgning för icke-rigid registrering föreslår vi en asymmetrisk punktmatchningsalgoritm (APM) som löser RPM-problemet om varje modellpunkt har en motsvarighet i scenuppsättningen. APM fungerar genom att eliminera omvandlingsvariablerna i RPM-målfunktionen för att reducera den till en funktion av punktkorrespondens med följande egenskaper. För det första är funktionen konkav. Med hänsyn till den totala ensidigheten i begränsningarna för punktkorrespondens [18], [33], Vi visar att den optimala lösningen genom den föreslagna algoritmen är direkt binärt värderas. Således finns det inget behov av diskretizing lösningar som kan orsaka fel och felaktiga uppskattningar [20], [22], [27]. För det andra är funktionen kvadratisk med en hessisk matris vars rang är lika med antalet omvandlingsparametrar. För det fall omvandlingen har få parametrar (t.ex. 2D likhet eller 2D/3D affin transformation) är rangen låg och därmed kan storskaliga globala optimeringstekniker tillämpas [18]. Följaktligen är den föreslagna algoritmen globalt optimal och skalbar. För att optimera den föreslagna objektiva funktionen föreslår vi en modifierad normal rektangulär gren-och-bundet (BnB) algoritm [18], där flera rektanglar samtidigt delas upp för att öka chansen att krympa rektangeln som innehåller den globala optimala lösningen, vilket förbättrar konvergenshastigheten. Experimentella resultat visar att den modifierade algoritmen kan ge 10-faldig hastighetsförbättring för stora storleksproblem. För att ytterligare förbättra effektiviteten i vår BnB algoritm där beräkning av den nedre gränsen är flaskhalsen, är vi W. Lian med
För närvarande har APM REF föreslagits att lösa för punktuppsättning registrering med affin omvandling globalt.
An Efficient Globally Optimal Algorithm for Asymmetric Point Matching
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}