不变局部特征的鲁棒投票聚合与提议验证方法
计算机视觉与模式识别
2016-01-06 v1
摘要
本文提出一种用于分析多检测系统中局部特征提取过程所产生的投票空间的方法。该方法与经典聚类方法相对，并对后续验证步骤中的簇构成提供高度控制。所提方法包括图形化投票空间表示、提议生成、两遍迭代投票聚合以及用于提议验证的级联滤波器。级联滤波器包含有效目标检测验证所需的所有次要算法。新方法不具备经典聚类方法的缺陷，并对检测过程提供实质性控制。与替代方法相比，该方法展现出异常高的检测率以及较低的误检概率。
引用
@article{arxiv.1601.00781,
title = {Robust Method of Vote Aggregation and Proposition Verification for Invariant Local Features},
author = {Grzegorz Kurzejamski and Jacek Zawistowski and Grzegorz Sarwas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1601.00781},
year = {2016}
}
备注
8 pages Short Paper, presented at VISAPP 2015 Conference in Berlin, March. Proceedings of the 10th International Conference on Computer Vision Theory and Applications, 252-259, 2015, Berlin, Germany, ISBN 978-989-758-090-1