I detta dokument föreslår vi ett globalt optimeringsbaserat tillvägagångssätt för att gemensamt matcha en uppsättning bilder. De uppskattade korrespondenserna maximerar samtidigt parvis funktionsaffinitet och cykelkonsistens över flera bilder. Till skillnad från tidigare konvexa metoder som bygger på semidefinit programmering, vi formulerar problemet som en låg-rank matris återhämtning problem och visar att den önskade semidefinitenessen av en lösning kan spontant uppfyllas. Den lågrankade formuleringen gör det möjligt för oss att härleda en snabbt alternerande minimeringsalgoritm för att hantera praktiska problem med tusentals funktioner. Både simulering och verkliga experiment visar att den föreslagna algoritmen kan uppnå en konkurrenskraftig prestanda med en magnitudhastighetsökning jämfört med den toppmoderna algoritmen. I slutändan visar vi tillämpligheten av den föreslagna metoden för att matcha bilder av olika objekt instanser och som ett resultat av möjligheten att rekonstruera kategori-specifika objekt modeller från dessa bilder.
Zhou m.fl. REF föreslog en snabb alternerande minimeringsalgoritm för multi-image matchning.
Multi-image Matching via Fast Alternating Minimization
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}