Abstract-I detta dokument föreslår vi en effektiv algoritm, kallas vektor fält konsensus, för att etablera robust punktkorrespondenser mellan två uppsättningar av punkter. Vår algoritm börjar med att skapa en uppsättning putativa korrespondenser som kan innehålla ett mycket stort antal falska korrespondenser, eller avvikelser, utöver ett begränsat antal sanna korrespondenser (inliers). Därefter löser vi för korrespondens genom att interpolera ett vektorfält mellan de två punktuppsättningarna, vilket innebär att uppskatta en konsensus av inlier punkter vars matchning följer en icke-parametrisk geometrisk begränsning. Vi formulerar detta en maximal efterhandsuppskattning (MAP) av en Bayesian modell med dolda/latenta variabler som anger om matchningar i den putativa uppsättningen är avvikande eller inliers. Vi inför icke-parametriska geometriska begränsningar på korrespondensen, som en tidigare distribution, med hjälp av Tichonov regularizers i en reproducerande kärna Hilbert utrymme. MAP uppskattning utförs av EM algoritm som genom att också uppskatta variansen av den tidigare modellen (initierad till ett stort värde) kan få bra uppskattningar mycket snabbt (t.ex., undvika många av de lokala minima som ingår i denna formulering). Vi illustrerar denna metod på datamängder i 2D och 3D och visar att den är robust för ett mycket stort antal avvikelser (till och med upp till 90 %). Vi visar också att i specialfallet där det finns en underliggande parametrisk geometrisk modell (t.ex. den epipolära linjerestriktionen) att vi får bättre resultat än standardalternativ som RANSAC om ett stort antal avvikelser finns. Detta tyder på en tvåstegsstrategi, där vi använder vår icke-parametriska modell för att minska storleken på den putativa uppsättningen och sedan tillämpa en parametrisk variant av vårt tillvägagångssätt för att uppskatta de geometriska parametrarna. Vår algoritm är beräkningseffektiv och vi tillhandahåller kod för andra att använda den. Dessutom är vårt tillvägagångssätt allmänt och kan tillämpas på andra problem, till exempel inlärning med en dåligt korrumperad uppsättning utbildningsdata.
Referensreferensreferensen presenterade en ny interpoleringsalgoritm för vektorfält som kallas vektorfältssammankomst (VFC).
Robust Point Matching via Vector Field Consensus
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}