通过图连接拉普拉斯算子的迭代重加权实现鲁棒多目标匹配
计算机视觉与模式识别
2021-10-11 v2 数值分析
数值分析
概率论
机器学习
摘要
我们提出了一种高效且鲁棒的多目标匹配问题的迭代解法。我们首先阐明了当前方法的严重局限性以及标准迭代重加权最小二乘过程的不适用性。鉴于这些局限性，我们提出了一种新颖且更可靠的迭代重加权策略，该策略通过利用图连接拉普拉斯算子纳入来自高阶邻域的信息。我们使用合成和真实数据集展示了我们的过程相对于最先进方法的优越性能。
引用
@article{arxiv.2006.06658,
title = {Robust Multi-object Matching via Iterative Reweighting of the Graph Connection Laplacian},
author = {Yunpeng Shi and Shaohan Li and Gilad Lerman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.06658},
year = {2021}
}