Grauman和Darrells金字塔匹配內核 - 可以實際匹配嗎？

Question

我在不同的匹配算法上做了這個項目，用這個我不能很清楚地理解 - 是否真的可以得到一對火車和測試圖像的相應特徵，或者它只是顯示兩幅圖像和你之間的相似程度不能完全匹配他們？文章中有關於它聲稱一些「部分匹配」的圖片，但確實是否真的匹配？

Answer 1

這裏是http://userweb.cs.utexas.edu/%7Egrauman/papers/grauman_cacm_extended.pdf主要是基於記憶的CACM論文的摘要，有幾個簡單的外觀

考慮點Xi和Yi的設置表示功能，可以產生距離SUM_i d（X_I，Y_p （i））其中p（i）用它自己唯一的p（i）匹配每個i，並且是產生最小這樣的距離的p（x）。你可以用匈牙利算法找到p（x），但這很貴

該論文顯示你可以更便宜地估計這個距離。近似不提供原始問題的ap（x），但你可能會認爲它解決了簡化距離函數f（X_i，Y_q（i））的匹配問題，其中f（X， Y）只關心X和Y是否落入某個粒度的直方圖的bin中，如果是這樣，則關注它的粒度。該算法不會產生一個明確的q（x），但我懷疑如果你願意的話，你可以很容易地生成一個，通過將點落入同一個bin中。如果你這樣做了，我懷疑它不會對原始距離函數d（X，Y）做得太差，但我不知道這裏的意思不是太糟糕。

該函數還具有其他很好的屬性，因此它在支持向量機和快速近似搜索算法中表現良好。