Vi föreslår en ny åtgärd för mallmatchning som heter Deformable Diversity Likhet - baserat på mångfalden av funktionsmatcher mellan ett målbildsfönster och mallen. Vi förlitar oss på både lokalt utseende och geometrisk information som tillsammans leder till ett kraftfullt tillvägagångssätt för matchning. Vårt viktigaste bidrag är en likhetsmått, som är robust till komplexa deformationer, betydande bakgrund skräp, och ocklusioner. Empirisk utvärdering av det mest aktuella riktmärket visar att vår metod överträffar dagens toppmoderna detekteringsnoggrannhet samtidigt som den förbättrar beräkningskomplexiteten.
Deformerbar mångfald likhet (DDIS) REF mäter mångfalden av funktionsmatcher mellan de två uppsättningarna och rapporteras överträffa BBS genom att avslöja "deformeringen" av NN-fältet.
Template Matching with Deformable Diversity Similarity
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}