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基于多特征流形结构互补性挖掘的相似性度量融合方法

白翔  
【摘要】:相似性度量是计算机视觉中的基础核心问题。近年来的研究表明,待度量两个目标之间的相似性,除与他们自身之间的相似性相关,也与其所在的潜在流形空间的几何结构十分相关。本报告首先简单介绍我们提出的上下文敏感的相似性度量策略;在此基础之上,结合我们对同一目标的多种特征表达方式之间存在的内蕴互补特性的研究,介绍了三种基于多特征流形结构互补性挖掘的相似性度量融合方法:基于联合图转导的相似性度量融合,基于传播融合的相似性度量融合,以及基于模糊集合的快速相似性度量融合方法;在图像检索、形状检索、基于匹配的视频跟踪等计算机视觉重要问题中取得有国际竞争力的实验结果。

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