语义跨视角匹配
计算机视觉与模式识别
2015-11-03 v1
摘要
跨视角图像匹配具有挑战性，因为外观和视角存在显著差异。虽然基于梯度方向或滤波器响应的低级特征会随视角变化而剧烈改变，但图像的语义信息在这方面表现出不变特性。因此，语义标注区域可用于进行跨视角匹配。本文中，我们探究该思路，并提出一种自动方法，用于检测并表示 RGB 图像的语义信息，旨在与（非 RGB）地理信息系统（GIS）进行跨视角匹配。分割后的图像作为我们系统的输入，其片段被赋予语义概念，如交通标志、湖泊、道路、树叶等。我们设计了一种描述子，以鲁棒地捕获语义概念的存在以及这些片段的空间布局。从 GIS 地图和查询图像中提取的描述子之间的成对距离，随后用于生成一份候选清单，列出具有一致空间布局中相似语义概念的最可能位置。利用具有挑战性的查询图像和大型城市区域的实验评估显示了有前景的结果。
引用
@article{arxiv.1511.00098,
title = {Semantic Cross-View Matching},
author = {Francesco Castaldo and Amir Zamir and Roland Angst and Francesco Palmieri and Silvio Savarese},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.00098},
year = {2015}
}