二值化圖像特征及其應用.pdf

1、提取有效的圖像特征是許多計算機視覺問題的重要步驟，往往決定了計算機視覺方法的成敗。隨著互聯(lián)網(wǎng)和手持設備的普及，大規(guī)模的圖像視頻資料的實時處理已成為計算機視覺乃至整個計算機領域的挑戰(zhàn)。這對提取圖像特征提出了更高的要求。將特征二值化成二元碼或者直接從圖像中抽取二元特征為大規(guī)模和實時的視覺問題提供了很好的解決方案。本文的重點正是研究如何得到有效的二值化圖像特征（或稱二元圖像特征）來解決不同的計算機視覺問題。
　　 首先我們提出了一種基

2、于半監(jiān)督學習哈希算法來實現(xiàn)對已有特征的二值化。我們選擇了基于錨點的非線性哈希函數(shù)以提高泛化能力，同時利用了有標記的和未標記的數(shù)據(jù)信息，并提出了自助法序列學習方案，通過整體更正之前學習的位錯誤得到哈希函數(shù)。六個標準數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果證明了所提出的基于半監(jiān)督學習哈希算法的有效性。
　　 接著我們提出了基于卷積樹變換的二元特征實現(xiàn)快速實時關(guān)鍵點匹配。在我們的方法中，關(guān)鍵點識別問題被看作一個圖像小塊的檢索問題，這樣可以同時完成關(guān)鍵點識別

3、和姿態(tài)估計。我們提出一種卷積樹變換方法有效地從圖小塊中抽取二元特征。此外，我們還運用了相應的基于二元特征子簽名的局部敏感哈希來進行快速近似圖小塊搜索。在人造數(shù)據(jù)和實際數(shù)據(jù)上的實驗證明了所提出的方法比現(xiàn)存最先進的基于特征描述符和基于分類的關(guān)鍵點識別方法更有效。
　　 我們還介紹了基于隨機映射二元特征在視頻拷貝檢測中的應用。一種有效的稀疏隨機映射方法被用來編碼圖像特征并保持判別性。為了處理復雜的變換，我們在抽取全局特征時利用了有效的