Abstrakt. Vi presenterar en metod för att lära sig funktionsdeskriptorer med hjälp av flera bilder, motiverade av problemen med mobil robot navigering och lokalisering. Tekniken använder den relativa enkelheten i små baslinjespårning i bildsekvenser för att utveckla deskriptorer som lämpar sig för den mer utmanande uppgiften att breda baslinjematchning över betydande synförändringar. Variationerna i varje funktions utseende lär sig med hjälp av kärnkomponentanalys (KPCA) under bildsekvensernas förlopp. En ungefärlig version av KPCA tillämpas för att minska algoritmernas beräkningskomplexitet och ge en kompakt representation. Våra experiment visar robusthet till vida utseende variationer på icke-plana ytor, inklusive förändringar i belysning, synvinkel, skala och geometri av scenen.
REF använder kärnkomponentanalys för att lära sig variationer mellan spårade patchar för bred baslinjematchning.
Multiple View Feature Descriptors from Image Sequences via Kernel Principal Component Analysis
{'venue': 'ECCV (1)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}