Att upprätta överensstämmelser mellan två uppsättningar funktioner är en grundläggande fråga i datorseende, mönsterigenkänning och maskininlärning. Detta problem kan vara väl formulerat som graf matchning i vilka noder representerar funktionspunkter medan kanter beskriver parvisa relationer mellan funktionspunkter. Nyligen har flera undersökningar försökt bädda in högre-order relationer av funktionspunkter genom hyper-graf matchande formuleringar. I detta dokument generaliserar vi de tidigare hyper-graf matchande formuleringar för att täcka relationer av funktioner i godtyckliga order, och föreslå en ny state-of-art algoritm genom att omtolka den slumpmässiga gångkoncept på hyper-grafen på ett probabilistiskt sätt. Att anta personliga hopp med en omviktningsschema, algoritmen återspeglar effektivt de en-till-ett matchande begränsningar under den slumpmässiga gångprocessen. Jämförande experiment på syntetiska data och verkliga bilder visar att den föreslagna metoden klart överträffar befintliga algoritmer, särskilt i närvaro av buller och avvikelser.
Lee och Al. I REF föreslogs en slumpmässig strategi för matchning av diagram med högre ordning.
Hyper-graph matching via reweighted random walks
{'venue': 'CVPR 2011', 'journal': 'CVPR 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}