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一种基于谱相关性的概率松弛匹配算法
一种基于谱相关性的概率松弛匹配算法
来源 :光学学报 | 被引量 : 8次 | 上传用户:jimmyzcc
【摘 要】
:
为了可靠实现点模式匹配,提出了一种基于谱相关性的概率松弛匹配算法。先根据待匹配点集的形状上下文计算初始匹配概率,然后由待匹配点集构造亲近矩阵并进行奇异值分解,将得到的谱的相关性作为初始支持度。最后利用概率松弛迭代方法实现两个点集之间的匹配。实验结果表明该算法匹配精度较高。
【作 者】
:
鲍文霞
梁栋
唐俊
【机 构】
:
安徽大学计算机智能与信号处理教育部重点实验室,安徽大学电子科学与技术学院
【出 处】
:
光学学报
【发表日期】
:
2010年03期
【关键词】
:
机器视觉
匹配
谱相关性
形状上下文
概率松弛
奇异值分解
machine vision
match
spectral correlation
shape
【基金项目】
:
国家自然科学基金(60772121 10601001), 安徽省自然科学基金(070412065), 安徽省教育厅自然科学研究项目(kj2008b024), 安徽大学211工程学术创新团队资助课题
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为了可靠实现点模式匹配,提出了一种基于谱相关性的概率松弛匹配算法。先根据待匹配点集的形状上下文计算初始匹配概率,然后由待匹配点集构造亲近矩阵并进行奇异值分解,将得到的谱的相关性作为初始支持度。最后利用概率松弛迭代方法实现两个点集之间的匹配。实验结果表明该算法匹配精度较高。
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