Abstrakt. Objektigenkänning kan formuleras som matchande bildfunktioner till modellfunktioner. När igenkänning är exemplar-baserad, funktionen korrespondens är en-till-ett. Men segmenteringsfel, artikulation, skala skillnad, och inom-klass deformation kan ge bild och modellfunktioner som inte matchar en-till-ett men ganska många-tomany. Genom att anta en graf-baserad representation av en uppsättning funktioner, presenterar vi en matchande algoritm som etablerar många-till-många korrespondenser mellan noderna av två bullriga, vertex-märkta viktade grafer. Vårt tillvägagångssätt minskar problemet med många-till-många matchning av viktade grafer till problemet med många-till-många matchning av viktade punktuppsättningar i ett normerat vektorutrymme. Detta åstadkoms genom att inbädda de första viktade graferna i ett normerat vektorutrymme med låg distorsion med hjälp av en ny inbäddningsteknik baserad på en sfärisk kodning av grafstrukturen. Många-till-många vektorkorrespondenser etablerade av Earth Movers distansramverk är kartlagda tillbaka i många-till-många korrespondenser mellan grafnoder. Empirisk utvärdering av algoritmen på en omfattande uppsättning igenkänningsförsök, inklusive en jämförelse med två konkurrerande grafmatchningsmetoder, visar både robustheten och effektiviteten i den övergripande metoden.
Demirci m.fl. REF föreslog en korrekt matchningsalgoritm genom att konstruera en metrisk trädrepresentation av de två viktade graferna, som kan etablera många-till-många korrespondenser mellan noderna på två bullriga objekt.
Object Recognition as Many-to-Many Feature Matching
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}