Abstrakt. Många datorseende program förlitar sig på lokala funktionsdeskriptorer, såsom SIFT, SURF eller FREAK, för bildmatchning. Även om deras lokala karaktär gör bildmatchningsprocesser mer robusta för ocklusioner, leder det ofta till geometriskt inkonsekventa nyckelpunkter som måste filtreras bort, t.ex. Användning av RANSAC. I detta dokument föreslår vi en ny, mer diskriminerande, deskriptor som inte bara omfattar lokal representation utan också information om den geometriska utformningen av angränsande nyckelpunkter. I detta syfte använder vi en Siamese-arkitektur som lär oss en lågdimensionell funktion inbäddning av nyckelpunktskonstellation genom att maximera avstånden mellan icke-motsvarande par av matchade bildplåster, samtidigt som den minimeras för korrekta matchningar. Den 48-dimensionella flyttal deskriptor som vi tränar är byggd på toppen av den toppmoderna FREAK deskriptorn uppnår betydande prestandaförbättringar jämfört med konkurrenterna på en utmanande TUM datauppsättning.
I Ref-författarna föreslår man en discriminativ deskriptor som inte bara omfattar lokal representation, utan också information om geometrisk utformning av angränsande nyckelpunkter.
SConE: Siamese Constellation Embedding Descriptor for Image Matching
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}