Abstract-Medan bildanpassning har studerats inom olika områden av datorseende i årtionden, är det fortfarande ett utmanande problem att anpassa bilder som skildrar olika scener. Analogt med optiskt flöde, där en bild är i linje med dess temporalt angränsande ram, föreslår vi SIFT flöde, en metod för att anpassa en bild till sina närmaste grannar i en stor bild corpus som innehåller en mängd olika scener. SIFT-flödesalgoritmen består av matchning av tätt samplade, pixelvis SIFT-funktioner mellan två bilder samtidigt som rumsliga diskontinuiteter bevaras. SIFT-funktionerna möjliggör robust matchning mellan olika scen-/objektutseenden, medan den rumsliga modellen för bevarande av diskontinuitet gör det möjligt att matcha objekt som finns på olika delar av scenen. Experiment visar att det föreslagna tillvägagångssättet på ett robust sätt anpassar komplexa scenpar som innehåller betydande rumsliga skillnader. Baserat på SIFT-flödet föreslår vi en anpassningsbaserad stor databasram för bildanalys och syntes, där bildinformation överförs från närmaste grannar till en frågebild enligt den täta scenkorrespondensen. Detta ramverk demonstreras genom konkreta tillämpningar såsom rörelsefältsförutsägelse från en enda bild, rörelsesyntes via objektöverföring, satellitbildsregistrering och ansiktsigenkänning. Index Terms-Scene-uppriktning, tät scenkorrespondens, SIFT-flöde, grovt till fint, trosutbredning, anpassningsbaserad stor databasram, satellitbildregistrering, ansiktsigenkänning, rörelseförutsägelse för en enda bild, rörelsesyntes via objektöverföring.
Liu m.fl. REF banade väg för idén om tät korrespondens över olika scener, och föreslog SIFT flöde.
SIFT Flow: Dense Correspondence across Scenes and Its Applications
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}