Sammanfattning. Detta dokument presenterar en övervakad inlärningsalgoritm för bildfunktionsmatchning. Algoritmen är baserad på villkorliga Random Fields som ger en mekanism av global anledning om föreningarna. Det nya med detta arbete är tvåfaldigt: i) användningen av Delaunay triangulation som grafstruktur för ett probabilistiskt nätverk för att resonera om bildfunktionsassociation; ii) kombinationen av lokala och gemensamma funktioner för att genomdriva konsekvens i ett teoretiskt sunt statistiskt inlärningsförfarande. Experimentella resultat visar att vår strategi överträffar RANSAC i våra utmanande datauppsättningar bestående av inomhus- och utomhusbilder, med betydande ocklusion, suddighet, rotations- och translationsomvandlingar.
CRF-Matching tillämpades för att associera bilder funktioner i REF, med hjälp av en 2D Delaunay triangulation som en graf struktur.
Learning to Associate Image Features with CRF-Matching
{'venue': 'ISER', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}