激光与光电子学进展, 2020, 57 (6): 061003, 网络出版: 2020-03-06  

用于图匹配的子图学习算法 下载: 1362次

A Subgraph Learning Method for Graph Matching
作者单位
天津大学电气自动化与信息工程学院, 天津 300073
摘要
提出一种基于马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)框架的子图学习方法,该方法通过构建马尔科夫链实现子图在状态空间中的迭代,最终得到用于匹配的最优子图,以有效提高图匹配的精度,减少离散值的影响。在此过程中,所提方法可以在一对一的匹配约束下有效保存成对的匹配点,同时避免了离散值和畸变值的影响。实验分别在合成图像数据集、真实图像数据集、3D模型数据集上展开,实验结果证明了所提方法在图匹配过程中的优越性。
Abstract
In this study, we propose a subgraph learning method based on the Markov chain Monte Carlo framework. Further, we obtain an iterative process with respect to the subgraphs in the state space by constructing a Markov chain and optimal subgraphs for matching to effectively improve the graph matching precision and reduce the impact of the discrete values. During this process, the proposed method can effectively save the pairs of matching points under one-to-one matching constraints, avoiding the influence of the discrete and distortion values. Furthermore, the experiments are conducted with respect to the synthetic image dataset, real image dataset, and three-dimensional model dataset. The experimental results demonstrate that the proposed method is superior in the graph matching process.

陈闯, 王亚, 贾文武. 用于图匹配的子图学习算法[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(6): 061003. Chuang Chen, Ya Wang, Wenwu Jia. A Subgraph Learning Method for Graph Matching[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(6): 061003.

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