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基于Dempster-Shafer理论的关键点描述符融合。(英语) Zbl公司 1344.68250
摘要:关键点匹配是指在两幅图像中精确地找到场景点的位置。文献中提出了许多关键点描述子,目的是提供对尺度、平移和旋转变换的鲁棒性,每种方法都有其优缺点。本文提出了一种利用Dempster-Shafer证据理论融合多个关键点描述符信息的新方法[G。谢弗,证据的数学理论。普林斯顿伦敦:普林斯顿大学出版社(1976年;Zbl 0359.62002)],它在组合提供不完整、不精确、有偏见和冲突性知识的信息来源方面尤其有效。将每个描述子的匹配结果转化为证据分布,利用其熵计算置信因子。然后,考虑证据分布的可信度,利用Dempster-Shafer理论(DST)进行融合。作为融合的结果,得到了一个新的证据分布,提高了最佳描述子的结果。我们的方法已经用SIFT、SURF、ORB、BRISK和FREAK描述符测试了所有可能的组合。在Oxford keypoint数据集上的结果表明,与最佳方法(FREAK)相比,该方法提高了10%。
理学硕士:
68T45型 机器视觉与场景理解
68T37型 人工智能背景下的不确定性推理
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全文: 内政部
参考文献:
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