本文關(guān)鍵詞： 圖匹配 邊特征 監(jiān)督 旋轉(zhuǎn) Hungarian解碼　出處：《計算機輔助設計與圖形學學報》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：傳統(tǒng)的線性學習圖匹配模型具有易于訓練和能夠求解最優(yōu)匹配的優(yōu)點,但是沒有考慮圖的結(jié)構(gòu)信息,從而限制了其匹配精度.為克服這一缺點,提出一種新的線性學習圖匹配模型——基于邊特征的學習完全圖匹配模型(ELC-GM),其中,邊特征由邊上采樣點的特征描述,而采樣點的特征是通過一種包含旋轉(zhuǎn)不變因子的形狀上下文特征描述的.ELC-GM先對模型進行有監(jiān)督的訓練,再用Kuhn-Munkres算法求解邊匹配,進而用Hungarian解碼算法將邊匹配轉(zhuǎn)換為點匹配.實驗結(jié)果表明,ELC-GM的訓練效果穩(wěn)定,匹配精度即使在形變和噪聲條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.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學計算機學院;
【基金】：國家自然科學基金(61175004) 中國博士后科學基金資助項目(2015M580952) 高等學校博士學科點專項科研基金(20121103110029) 北京市博士后工作經(jīng)費資助項目(2016ZZ-24)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1549392