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上传时间: 2021-03-16
详细说明：视觉匹配算法可以在视觉内容表示和相似性度量的术语。 使用基于局部特征的表示，可以进行视觉匹配重述为：1）如何从本地获得视觉相似性核矩阵，以及2）如何计算局部核矩阵有效并且高效地。 现有方法主要集中在并使用欧几里得距离来计算局部核在高斯噪声假设下。 但是，这种假设可能对于基于梯度的局部特征不是最佳的。 在本文中， 我们提出了一种基于局部编码的频谱分析（LCSA） 利用低维流形结构的方法功能空间。 具体来说，我们选择一组锚点，然后将每个要素表示为锚点的线性组合有局部性约束。 然后可以进行光谱分析根据此表示有效地进行了处理。 下列的高效匹配内核（EMK）的推导[6]，紧凑低维集级图像表示为视觉相似度。 几项实验结果基准图像分类数据集，即15个场景和Caltech101 / 256，与现有的具有SIFT功能的最新技术。
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