Grauman和Darrells金字塔匹配内核 - 可以实际匹配吗？

Question

我在不同的匹配算法上做了这个项目，用这个我不能很清楚地理解 - 是否真的可以得到一对火车和测试图像的相应特征，或者它只是显示两幅图像和你之间的相似程度不能完全匹配他们？文章中有关于它声称一些“部分匹配”的图片，但确实是否真的匹配？

Answer 1

这里是http://userweb.cs.utexas.edu/%7Egrauman/papers/grauman_cacm_extended.pdf主要是基于记忆的CACM论文的摘要，有几个简单的外观

考虑点Xi和Yi的设置表示功能，可以产生距离SUM_i d（X_I，Y_p （i））其中p（i）用它自己唯一的p（i）匹配每个i，并且是产生最小这样的距离的p（x）。你可以用匈牙利算法找到p（x），但这很贵

该论文显示你可以更便宜地估计这个距离。近似不提供原始问题的ap（x），但你可能会认为它解决了简化距离函数f（X_i，Y_q（i））的匹配问题，其中f（X， Y）只关心X和Y是否落入某个粒度的直方图的bin中，如果是这样，则关注它的粒度。该算法不会产生一个明确的q（x），但我怀疑如果你愿意的话，你可以很容易地生成一个，通过将点落入同一个bin中。如果你这样做了，我怀疑它不会对原始距离函数d（X，Y）做得太差，但我不知道这里的意思不是太糟糕。

该函数还具有其他很好的属性，因此它在支持向量机和快速近似搜索算法中表现良好。