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济南迅翔网站建设,手机网站用户体验,2023新闻头条最新消息今天,宽带都有哪些运营商密集分割感知描述符：原理、方法与实验评估 1. 引言 在计算机视觉领域，特征描述符的性能对于图像匹配、目标跟踪和三维重建等任务至关重要。传统的描述符在处理背景变化、尺度和旋转变化时存在一定的局限性。为了克服这些问题，研究人员提出了密集分割感知描述符，旨在通过利…密集分割感知描述符：原理、方法与实验评估1. 引言在计算机视觉领域，特征描述符的性能对于图像匹配、目标跟踪和三维重建等任务至关重要。传统的描述符在处理背景变化、尺度和旋转变化时存在一定的局限性。为了克服这些问题，研究人员提出了密集分割感知描述符，旨在通过利用分割信息来提高描述符对背景变化的鲁棒性。2. 密集分割感知描述符的基本原理我们的目标是构建仅包含在单个表面或对象（以下称为“区域”）内的特征描述符。这样，背景的变化（例如由于分层运动）不会影响区域内部点的描述。同样，当一个区域被前面的另一个区域遮挡时，即使我们无法恢复其缺失的信息，也可以至少忽略无关的遮挡物。为了实现这一目标，我们引入了一种“门控”信号，通过测量点 $x$ 与其他网格坐标 $x[k,n]$ 之间的亲和度 $w[k,n] \in [0,1]$，并将其与在 $[k,n]$ 周围提取的相应测量值 $d$ 相乘，得到新的测量值 $d’[k,n]$：[d’[k,n] = w[k,n]d[k,n]]对于 SID，$d[k,n]$ 表示在 $[k,n]$ 处的 $H$ 个极化平滑导数的串联；对于 SIFT，$d[k,n]$ 表示相应的八维方向直方图。乘以 $w[k,n]$ 有效地排除了来自背景的测量值，因此围绕一个点提取的描述符仅受属于其区域的点的影响，并对背景变化保持鲁棒性。3. 获取亲和度函数的三种方法3.1 “Eigen” 软分割（gPb 检测器）图像表示：将图像视为加权图，节点对应于像素，权重对应于像素之间的低级亲和度。通过中间轮廓线