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J-GLOBAL ID：201802235020243563   整理番号：18A1440425

マハラノビス距離スペクトル特徴に基づく画像マッチングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Image Matching Algorithm Based on Mahalanobis-Distance Spectral Features

著者 (4件)： Bao Wenxia (安徽大学計算智能与信号処理教育部重点実験室,安徽合肥230039;偏振光成像探測技術安徽省重点実験室,安徽合肥230031) ,  Yu Guofen (安徽大学計算智能与信号処理教育部重点実験室,安徽合肥,230039) ,  Hu Gensheng (安徽大学計算智能与信号処理教育部重点実験室,安徽合肥,230039) ,  Zhu Ming (安徽大学計算智能与信号処理教育部重点実験室,安徽合肥,230039)
資料名： Huanan Ligong Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Huanan Ligong Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 45  号： 10  ページ： 114-120,128  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0597A  ISSN： 1000-565X  CODEN： HLDKEZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来のスペクトル特徴に基づく画像マッチングアルゴリズムにおいて,ユークリッド距離測度は,データサンプルの各次元成分間の潜在的関係を公平に反映できない。大きな変形と格子点があるとき,マッチング精度と安定性は悪い。スペクトル特徴構造に存在する問題を解決するために,マハラノビス距離スペクトル特徴に基づく画像マッチングアルゴリズムを提案した。最初に,局所無方向加重グラフを,Markov距離を用いて,サブ特徴点集合上に構築した。次に,グラフの隣接行列を特異値分解し,固有値ベクトルを用いて点集合属性のマハラノビス距離スペクトル特性を記述した。次に,マッチングマトリックスをMahalanobis距離スペクトル特性によって作り出して,画像特徴点のマッチング関係を欲張りアルゴリズムによって得た。最後に,マッチング精度をさらに改善するために,誤マッチング点をSVMによって取り除いた。大量の実験結果は,このアルゴリズムがマッチングの精度を向上させて,より高いロバスト性を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像特性 ,  固有ベクトル ,  特異値分解 ,  測度 ,  ロバスト性 ,  グラフ ,  *画像 ,  *アルゴリズム ,  *マッチング
準シソーラス用語： 欲張りアルゴリズム ,  隣接行列 ,  特徴点 ,  Euclid距離 ,  *マッチングアルゴリズム ,  *Mahalanobis距離 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： image matching ,  spectral feature ,  Mahalanobis distance ,  false matching elimination

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： マハラノビス距離 ,  スペクトル特徴 ,  マッチングアルゴリズム