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J-GLOBAL ID：202002228135600918   整理番号：20A1147303

アフィン性を持つ局所特徴点マッチング手法【JST・京大機械翻訳】

Local feature point matching algorithm with anti-affine property

著者 (2件)： Qiu Yunfei (遼寧工程技術大学軟件学院,遼寧葫芦島,125105) ,  Liu Xing (遼寧工程技術大学軟件学院,遼寧葫芦島,125105)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 40  号： 4  ページ： 1133-1137  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  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： 既存の局所特徴マッチングアルゴリズムには,アフィンな画像マッチング効果,時間消費,およびランダムサンプリング一貫性(RANSAC)アルゴリズムによるアフィン画像マッチングのより良いパラメータモデルなどのいくつかの問題があった。アフィン性を有するA-AKAZE(AffineAcceleratedKAZE)アルゴリズムを提案し、ベクトル場一致性を用いて内点を選別した。まず第一に,スケール空間を非線形関数によって構築して,次に,特徴点をHessianマトリックスによって検出して,特徴点を特徴点として選択して,特徴サンプリング窓として選択した。特徴サンプリング窓を緯度で投影し、異なる角度の画像への影響をシミュレーションし、その後、投影領域に抗アフィン性を持つA-MLDB(AffineModified-LocalDifferenceBinary)ディスクリプタを抽出する。最後に,ベクトル場一貫性アルゴリズムを用いて内部点を抽出した。実験結果は以下を示した。A-AKAZEアルゴリズムの正しいマッチング率はAKAZEアルゴリズムと比較して20%以上向上し,AKAZE+RANSACアルゴリズムと比較して約15%増加した。ASIFT(AffineScale-InvariantFeatureTransform)アルゴリズムと比較して,ASIFT+RANSACアルゴリズムと比較して,ASIFT(AffineScale-InvariantFeatureTransform)アルゴリズムと比較して,それは5%増加した。さらに,このアルゴリズムのマッチング速度は,AKAZE+RANSAC,ASIFT+RANSACアルゴリズムよりはるかに高かった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  緯度 ,  ベクトル場 ,  類似性 ,  無作為抽出 ,  統制索引語
準シソーラス用語： 非線形関数 ,  画像マッチング ,  パラメトリックモデル ,  特徴点 ,  スケール空間 ,  RANSAC ,  *局所特徴 ,  マッチングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 特徴点 ,  マッチング ,  手法