Abstract-Vi föreslår en ny metod för att på ett tillförlitligt sätt lösa korrespondensproblemet mellan glesa uppsättningar punkter av två eller flera bilder. Detta är ett viktigt steg i de flesta problem med datorseendet och hittills finns det ingen allmän metod för att lösa det. Vår metodik kan hantera de flesta av de allmänt använda antagandena i en unik formulering, oberoende av användningsområde och typ av funktioner. Det utför korrespondens och avvikande avvisande i ett enda steg och uppnår global optimalitet med genomförbar beräkning. Feature urval och korrespondens är först formulerade som ett heltal optimering problem. Detta är en trubbig formulering, som beaktar hela det kombinatoriska utrymmet för möjliga punktval och korrespondenser. För att hitta sin globala optimala lösning bygger vi en konkav objektiv funktion och slappnar av sökdomänen i sitt konvexa skrov. Den speciella strukturen av detta utvidgade problem garanterar dess likvärdighet med den ursprungliga, men det kan lösas optimalt med effektiva algoritmer som undviker kombinatorisk sökning. Denna metod kan använda alla kriterier under förutsättning att den kan omvandlas till kostnadsfunktioner med kontinuerliga andraderivat. Index Terms-korrespondens problem, linjär och konkava programmering, gles stereo.
Maciel och Costeira REF formulerade parvis matchning som en global optimeringslösning för IQP-problemet genom att maximera all möjlig korrelation som beräknas med unary information om funktionspunkter, där en konkav objektiv funktion byggs och den diskreta sökdomänen är avslappnad i sitt konvexa skrov.
A global solution to sparse correspondence problems
{'venue': 'IEEE Transactions on pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}