55、基于结构关系与LDPC码的对象匹配与分类技术解析

基于结构关系与LDPC码的对象匹配与分类技术解析

基于结构关系的对象匹配

在对象匹配领域，一种基于结构关系的方法展现出了良好的性能。该方法主要围绕关键图（Keygraph）展开，而非单纯依赖关键点（Keypoint）进行对象匹配。

关键图匹配原理

此方法运用SIFT（尺度不变特征变换）来检测和描述关键点，将对象匹配转化为三角形集合的匹配，每个三角形的顶点即为一个关键点。具体操作流程如下：
1. 关键点匹配 ：借助层次化k - 均值树进行关键点匹配。将测试图像的每个SIFT描述符v通过层次化k - 均值树，获取其最近邻和次近邻。若最近邻距离d1与次近邻距离d2的比值d1/d2 ≤ 0.8，则建立匹配关系。
2. 关键图生成 ：在测试图像中通过Delaunay三角剖分生成关键图，在训练图像中由匹配的关键点生成关键图。
3. 关键图匹配评估 ：使用五个三角形特征评估关键图之间的匹配，去除大量错误匹配。例如，以关键点对的角度变化进行验证，假设w1相对v1的角度增加了30°，将此角度变化应用于其他关键点对（v2, w2）和（v3, w3）进行验证。设定45°的误差范围，允许一定的不精确性，同时避免不合理的关键图匹配。

RANSAC阶段

在关键图匹配完成后，进入RANSAC（随机抽样一致性）阶段。一个关键图匹配会产生κ = 3个关键点匹配，使用仿射变换实例化对象。具体评估步骤如下：
1. 计算关键点位置 ：对于训练图像中的每个关键点，根据关键点匹配确定其在