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基于机器学习的点集匹配算法
被引量：
3
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作者
唐思琦
韩丛英
郭田德
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2020年第4期450-457,共8页
点集匹配是计算机视觉和模式识别中的重要问题,在目标识别、医学图像配准、姿态估计等方面都得到广泛应用。提出基于机器学习的端对端模型——multi-pointer network(MPN)来解决点集匹配问题。该网络模型利用多标签分类的思想,改进point...
点集匹配是计算机视觉和模式识别中的重要问题,在目标识别、医学图像配准、姿态估计等方面都得到广泛应用。提出基于机器学习的端对端模型——multi-pointer network(MPN)来解决点集匹配问题。该网络模型利用多标签分类的思想,改进pointer network。以前的模型只输出输入序列的一个元素,而MPN模型选择输入序列中的一组元素作为输出。首先,把点集匹配问题转换为序列问题。这样,网络的输入为顶点的坐标序列,输出为点对之间的对应关系。利用这种方式,可以解决相对于整个空间的平移变换和其他大幅度的刚性变换。实验结果表明,模型也可以被推广解决其他带结构的组合优化问题,如三角剖分等。
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关键词
多指向型网络
点集匹配
递归神经
网络
长短期记忆
网络
多标签分类
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职称材料
题名
基于机器学习的点集匹配算法
被引量：
3
1
作者
唐思琦
韩丛英
郭田德
机构
中国科学院大学数学科学学院
中国科学院大数据挖掘和知识管理重点实验室
出处
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2020年第4期450-457,共8页
基金
the Chinese National Natural Science Foundation(11731013,11331012,11571014)。
文摘
点集匹配是计算机视觉和模式识别中的重要问题,在目标识别、医学图像配准、姿态估计等方面都得到广泛应用。提出基于机器学习的端对端模型——multi-pointer network(MPN)来解决点集匹配问题。该网络模型利用多标签分类的思想,改进pointer network。以前的模型只输出输入序列的一个元素,而MPN模型选择输入序列中的一组元素作为输出。首先,把点集匹配问题转换为序列问题。这样,网络的输入为顶点的坐标序列,输出为点对之间的对应关系。利用这种方式,可以解决相对于整个空间的平移变换和其他大幅度的刚性变换。实验结果表明,模型也可以被推广解决其他带结构的组合优化问题,如三角剖分等。
关键词
多指向型网络
点集匹配
递归神经
网络
长短期记忆
网络
多标签分类
Keywords
multi-pointer network
point matching
recurrent neural network(RNN)
long short-term memory(LSTM)network
multi-label classification
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的点集匹配算法
唐思琦
韩丛英
郭田德
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2020
3
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