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利用AlexNet评价基于特征的图像配准的距离度量( Evaluation of Distance Measures for Feature based Image Registration using AlexNet )
K Kavitha BT Rao
图像配准是计算机视觉中的一个经典问题，在国防、遥感、医学等领域有着广泛的应用。基于特征的图像配准方法传统上采用手工提取特征的方法，即检测图像中的关键点，并用关键点周围的区域来描述这些关键点。使用在特征描述符之间计算的距离或距离比的阈值来匹配这些特征。深度学习的发展，特别是卷积神经网络的发展，使研究者能够解决视觉的识别、跟踪、定位等问题。经过训练的卷积层或全连通层CNN的输出被证明在其他应用中如检索中作为特征是有效的。在图像配准的第一阶段，采用深度CNN（AlexNet）代替手工特征进行特征提取。然而，需要为有效的结果确定一个合适的距离度量和一个匹配方法。在最近邻和最近邻比匹配方法的框架下，利用基准数据集对几种距离度量进行了评估。评估是通过比较匹配和配准性能来完成的，使用从地面真实值计算的度量。
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