保局投影在图像集匹配中的应用.pdf

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1、第３２卷第６期计算机应用与软件Ｖｏｌ．３２Ｎｏ．６２０１５年６月ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＪｕｎ．２０１５保局投影在图像集匹配中的应用曾青松（广州番禺职业技术学院信息工程学院广东广州５１１４８３）摘要图像集匹配是模式识别领域研究的热点问题之一。从图像分布的局部结构出发，提出格拉斯曼流形上局部结构保持的图像集匹配方法。将图像集合张成的子空间投影到格拉斯曼流形，通过子空间之间的典型相关计算格拉斯曼核，将集合的相似性转换为流形上点之间的距离的计算。在基于图像集合的对象识别任务上测试提出的算法，实

2、验结果表明，提出的方法在识别率上超越了当前主流的图像集匹配算法。关键词格拉斯曼流形集合匹配保局投影模式识别中图分类号ＴＰ３９１．４１文献标识码ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００-３８６ｘ．２０１５．０６．０７５ＬＯＣＡＬＩＴＹＰＲＥＳＥＲＶＩＮＧＰＲＯＪＥＣＴＩＯＮＡＮＤＩＴＳＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＩＮＩＭＡＧＥＳＥＴＭＡＴＣＨＩＮＧＺｅｎｇＱｉｎｇｓｏｎｇ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＧｕａｎｇｚｈｏｕＰａｎｙｕＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１１４８３，Ｇｕａｎ

3、ｇｄｏｎｇ，Ｃｈｉｎａ）ＡｂｓｔｒａｃｔＩｍａｇｅｓｅｔｍａｔｃｈｉｎｇｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｆｏｃｕｓｅｓｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．ＩｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｗｅｐｒｏｐｏｓｅａｎｉｍａｇｅｓｅｔｍａｔｃｈｉｎｇｍｅｔｈｏｄｗｉｔｈｌｏｃａｌｉｔｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇｏｎＧｒａｓｓｍａｎｎｍａｎｉｆｏｌｄｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｆｒｏｍｔｈｅｌｏｃａｌｉｔｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｉｍａｇｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ．Ｔｈｅｓｕｂｓｐａｃｅｓｓｐａｎｎｅｄｂｙｔｈｅｉ

4、ｍａｇｅｓｅｔａｒｅｍａｐｐｅｄｏｎｔｏｔｈｅＧｒａｓｓｍａｎｎｍａｎｉｆｏｌｄ，ａｎｄｔｈｅｃａｎｏｎｉｃａｌｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｓｕｂｓｐａｃｅｓｉｓｕｓｅｄｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅＧｒａｓｓｍａｎｎｋｅｒｎｅｌ，ｔｈｅｎｔｈｅｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｉｍａｇｅｓｅｔｓｉｓｃｏｎｖｅｒｔｅｄｉｎｔｏｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｄｉｓｔａｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｔｗｏｐｏｉｎｔｓｏｎｍａｎｉｆｏｌｄ．Ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｉｓｔｅｓｔｅｄｉｎｉｍａｇｅｓｅｔ-ｂａｓｅｄ

5、ｏｂｊｅｃｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｔａｓｋｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｏｕｔｐｅｒｆｏｒｍｓｃｕｒｒｅｎｔｍａｉｎｓｔｒｅａｍｉｍａｇｅｓｅｔｍａｔｃｈｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｉｎｔｅｒｍｓｏｆｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｒａｔｅ．ＫｅｙｗｏｒｄｓＧｒａｓｓｍａｎｎｍａｎｉｆｏｌｄＳｅｔｍａｔｃｈｉｎｇＬｏｃａｌｉｔｙｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎＰａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［３］分类的精度。为了克服这一缺陷，Ｈｕ使用稀疏表达的方法，０引言提出稀疏逼近最

6、近邻点ＳＡＮＰ（ＳｐａｒｓｅＡｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｄＮｅａｒｅｓｔＰｏｉｎｔｓ）来度量两个仿射包之间的相似性。传统的生物特征识别系统通常以单张图像为研究对象，随将图像集合当成一个整体来考虑，建立全局统一的模型来着视频数据的大量使用，人们开始重点关注以图像集为输入的描述图像集，没有考虑到样本的局部结构，因而不能很好地刻画［４］匹配方法。与传统的基于单张图像的匹配方法相比，基于集合光照、姿态、和表情等变化复杂数据。Ｗａｎｇ等扩展了子空间距离，提出了流形-流形距离ＭＭＤ（Ｍａｎｉｆｏｌｄ-ＭａｎｉｆｏｌｄＤｉｓｔａｎｃｅ）的方法对

7、查询图像集合和数据库中的图像集合分别建模，并充的理论框架，将整个非线性流形划分成多个局部模型ＭＬＰｓ分利用多幅图像提供的信息获得更好的匹配和识别精度。这一［５］（ＭａｘｉｍａｌＬｉｎｅａｒＰａｔｃｈｅｓ），将两个流形之间的距离转换为计类方法，通过对图像集合建模将两个图像集合的相似性问题转［６］算成对的ＭＬＰ之间的距离问题。Ｚｅｎｇ等应用支持向量聚类换为模型对之间的距离计算问题，核心是如何对图像集合建模［７］算法ＳＶＣ（ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＣｌｕｓｔｅｒ）对图像集合进行划分，然后以及如何度量两个模型的相似性。［８］对每一

8、个子类建立支持向量域描述，最后将图像集合之间距现有的方法通常对整个输入的图像集构建一个线性子空［９］离度量转换为成对的支持向量域之间的距离计算。Ｗａｎｇ等间、仿射包或者流形，采用全局统一模型来描述。这些模型的度提出了流形鉴别分析ＭＤＡ（ＭａｎｉｆｏｌｄＤｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔＡｎａｌｙｓｉ