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基于边特征的学习完全图匹配模型

发布时间:2018-02-28 23:15

  本文关键词: 图匹配 边特征 监督 旋转 Hungarian解码 出处:《计算机辅助设计与图形学学报》2017年02期  论文类型:期刊论文


【摘要】:传统的线性学习图匹配模型具有易于训练和能够求解最优匹配的优点,但是没有考虑图的结构信息,从而限制了其匹配精度.为克服这一缺点,提出一种新的线性学习图匹配模型——基于边特征的学习完全图匹配模型(ELC-GM),其中,边特征由边上采样点的特征描述,而采样点的特征是通过一种包含旋转不变因子的形状上下文特征描述的.ELC-GM先对模型进行有监督的训练,再用Kuhn-Munkres算法求解边匹配,进而用Hungarian解码算法将边匹配转换为点匹配.实验结果表明,ELC-GM的训练效果稳定,匹配精度即使在形变和噪声条件下也能得到一定提升.
[Abstract]:The traditional linear learning graph matching model has the advantages of easy training and being able to solve the optimal matching, but it does not consider the structure information of the graph, which limits its matching accuracy. A new linear learning graph matching model, a learning complete graph matching model based on edge feature, is proposed, in which the edge feature is described by the feature of the edge sample point. The feature of the sampling point is that the model is trained by a kind of .ELC-GM, which includes the shape context description of the rotation invariant factor, and then the Kuhn-Munkres algorithm is used to solve the edge matching. Then the edge matching is converted to point matching by Hungarian decoding algorithm. The experimental results show that the training effect of ELC-GM is stable and the matching accuracy can be improved even under deformation and noise conditions.
【作者单位】: 北京工业大学计算机学院;
【基金】:国家自然科学基金(61175004) 中国博士后科学基金资助项目(2015M580952) 高等学校博士学科点专项科研基金(20121103110029) 北京市博士后工作经费资助项目(2016ZZ-24)
【分类号】:TP391.41

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本文编号:1549392

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