Dec, 2023

基于距离轮廓的匹配

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TL;DR本论文介绍和研究了基于距离轮廓的匹配方法。对于点云匹配，所提出的方法通过求解线性规划来实现，避免了二次匹配的计算障碍。同时，我们提出并分析了一种灵活的位置对位置匹配方法，使用了距离轮廓进行执行。此外，我们在位置对位置匹配中使用实证过程理论提供了统计估计误差分析。最后，我们将所提出的方法应用于一种模型，并通过表征噪声水平的条件展示了其噪声稳定性。最后，我们使用合成数据和真实数据展示了所提出方法的性能，并与一些现有方法进行了比较。
matching methodsdistance profileslinear programlocation-to-location matchingstatistical estimation error analysis
发现论文，激发创造
  • 通过核匹配实现高效的可变形形状对应

    本文提出了一种通过描述符匹配、连续性限制和 DC 编程来解决三维形状匹配问题的方法，该方法可以在处理非等距变形、拓扑变化和不完整数据的情况下，有效地收敛到一种有意义的连续匹配方案，具有较好的可扩展性。

    Jul, 2017

  • 关于大型在线社交网络中个人资料匹配的可靠性

    本文研究了面向实际应用的用户跨多个在线社交网络的个人资料匹配可靠性，提出了测量可靠性的标准并发现实际应用中的准确度显著低于以往文献研究所报道的准确度，揭示了在线社交网络个人资料匹配的局限性。

    Jun, 2015

  • 匹配函数学习

    本篇论文介绍了一种学习匹配函数的方法，该方法能自动发现允许视觉外观变化的空间，并学习相关特征在不同相对位置和尺度上的匹配分数的重要性。该算法已在 KITTI、Sintel 和 TimeLapse 数据集上实现了有希望的结果。

    Feb, 2015

  • 无监督点云配准的可靠内点评估

    该论文提出了一种基于邻域一致性的可靠内点评估方法，以提高无监督点云配准的精度，并利用匹配映射细化模块和内点评估模块配合实现精确配准，最终使用加权 SVD 算法进行转换估计。

    Feb, 2022

  • 通过逆最优输运学习匹配

    本文提出了一种基于反向最优传输的统一数据驱动框架，可从噪声和不完整的实证匹配矩阵中学习自适应、非线性交互成本函数并在各种匹配环境下预测新的匹配。

    Feb, 2018

  • 3D 对应关系分组算法的性能评估

    本篇论文评估了几种广泛使用的 3D 数据对齐算法的效果，并在形状检索、三维对象识别和点云配准等场景中进行实验验证，总结了算法的优缺点。

    Apr, 2018

  • 基本矩阵估计中特征匹配算法评估

    评估最近算法在图像匹配及极线几何评估中的表现，并利用它们设计出更实用的注册系统，扩大计算机视觉任务的应用，通过四个大型数据集的实验，提出了三种高质量的匹配系统和粗 - 细 RANSAC 评估器，具有潜在的应用前景。

    Aug, 2019

  • 两阶段度量学习

    本文提出了一个新的两阶段度量学习算法，首先通过计算到一组固定锚点的相似度将每个学习实例映射到概率分布，然后在关联的统计流形上定义输入数据空间上的 Fisher 信息距离，这在输入数据空间中引入了一组具有独特特性的距离度量，不像核化度量学习，我们不需要要求相似度度量是半正定的，而且也可以被解释为具有良好定义的距离逼近的局部度量学习算法。我们在多个数据集上评估了其性能，它明显优于其他度量学习方法和支持向量机（SVM）。

    May, 2014

  • 文本匹配：匹配文档方法的实验评估和匹配质量度量

    本文提出了一个将文本数据匹配到更高、更有比较性的结果中去的框架，并成功开发出一个预估模型可以精确预估最佳匹配结果的数值，以此提高了在媒体偏见和医学干预研究中使用文本匹配以改进因果推断的准确性。

    Jan, 2018

  • 高效对应聚类的多实例点云配准

    在点云匹配中，以距离不变性矩阵为基础进行聚类，实现了多实例姿态估计并剔除离群点的目标，其可靠性和效率均优于现有方法。

    Nov, 2021