MatchBench：一种特征匹配器的评测基准
计算机视觉与模式识别
2018-08-08 v1
摘要
特征匹配是计算机视觉中最基础且最活跃的研究领域之一。对特征匹配器进行全面评测是必要的，因为这既能推动该领域的发展，也能促进运动恢复结构或视觉SLAM等高层应用。然而，据我们所知，此前没有工作针对特征匹配器的评测，而仅聚焦于特征检测器与描述子的评测。这导致该领域存在一个关键缺失：没有标准数据集与评测指标来公平地评测不同的特征匹配器。为此，我们提出首个统一的特征匹配基准以促进特征匹配器的评测。在该基准中，匹配器从不同方面被评测，涉及匹配能力、对应充分性与效率。同时，它们在不同的场景与不同的匹配类型下的性能也被考察。随后，我们在该基准上对多种最先进匹配器进行了广泛评测，并基于报告结果进行了深入分析。这可用于在实际应用中设计实用的匹配系统，并指出特征匹配领域潜在的未来研究方向。
引用
@article{arxiv.1808.02267,
title = {MatchBench: An Evaluation of Feature Matchers},
author = {JiaWang Bian and Ruihan Yang and Yun Liu and Le Zhang and Ming-Ming Cheng and Ian Reid and WenHai Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.02267},
year = {2018}
}