5 research outputs found

    MSClique: Multiple structure discovery through the maximum weighted clique problem

    Get PDF
    We present a novel approach for feature correspondence and multiple structure discovery in computer vision. In contrast to existing methods, we exploit the fact that point-sets on the same structure usually lie close to each other, thus forming clusters in the image. Given a pair of input images, we initially extract points of interest and extract hierarchical representations by agglomerative clustering. We use the maximum weighted clique problem to find the set of corresponding clusters with maximum number of inliers representing the multiple structures at the correct scales. Our method is parameter-free and only needs two sets of points along with their tentative correspondences, thus being extremely easy to use. We demonstrate the effectiveness of our method in multiple-structure fitting experiments in both publicly available and in-house datasets. As shown in the experiments, our approach finds a higher number of structures containing fewer outliers compared to state-of-the-art methods.Peer ReviewedPostprint (published version

    Attributed graph matching for image-features association using SIFT descriptors

    No full text
    Image-features matching based on SIFT descriptors is subject to the misplacement of certain matches due to the local nature of the SIFT representations. Some well-known outlier rejectors aim to remove those misplaced matches by imposing geometrical consistency. We present two graph matching approaches (one continuous and one discrete) aimed at the matching of SIFT features in a geometrically consistent way. The two main novelties are that, both local and contextual coherence are imposed during the optimization process and, a model of structural consistency is presented that accounts for the quality rather than the quantity of the surrounding matches. Experimental results show that our methods achieve good results under various types of noise

    Graph matching using position coordinates and local features for image analysis

    Get PDF
    Encontrar las correspondencias entre dos imágenes es un problema crucial en el campo de la visión por ordenador i el reconocimiento de patrones. Es relevante para un amplio rango de propósitos des de aplicaciones de reconocimiento de objetos en las áreas de biometría, análisis de documentos i análisis de formas hasta aplicaciones relacionadas con la geometría desde múltiples puntos de vista tales cómo la recuperación de la pose, estructura desde el movimiento y localización y mapeo. La mayoría de las técnicas existentes enfocan este problema o bien usando características locales en la imagen o bien usando métodos de registro de conjuntos de puntos (o bien una mezcla de ambos). En las primeras, un conjunto disperso de características es primeramente extraído de las imágenes y luego caracterizado en la forma de vectores descriptores usando evidencias locales de la imagen. Las características son asociadas según la similitud entre sus descriptores. En las segundas, los conjuntos de características son considerados cómo conjuntos de puntos los cuales son asociados usando técnicas de optimización no lineal. Estos son procedimientos iterativos que estiman los parámetros de correspondencia y de alineamiento en pasos alternados. Los grafos son representaciones que contemplan relaciones binarias entre las características. Tener en cuenta relaciones binarias al problema de la correspondencia a menudo lleva al llamado problema del emparejamiento de grafos. Existe cierta cantidad de métodos en la literatura destinados a encontrar soluciones aproximadas a diferentes instancias del problema de emparejamiento de grafos, que en la mayoría de casos es del tipo "NP-hard". El cuerpo de trabajo principal de esta tesis está dedicado a formular ambos problemas de asociación de características de imagen y registro de conjunto de puntos como instancias del problema de emparejamiento de grafos. En todos los casos proponemos algoritmos aproximados para solucionar estos problemas y nos comparamos con un número de métodos existentes pertenecientes a diferentes áreas como eliminadores de "outliers", métodos de registro de conjuntos de puntos y otros métodos de emparejamiento de grafos. Los experimentos muestran que en la mayoría de casos los métodos propuestos superan al resto. En ocasiones los métodos propuestos o bien comparten el mejor rendimiento con algún método competidor o bien obtienen resultados ligeramente peores. En estos casos, los métodos propuestos normalmente presentan tiempos computacionales inferiores.Trobar les correspondències entre dues imatges és un problema crucial en el camp de la visió per ordinador i el reconeixement de patrons. És rellevant per un ampli ventall de propòsits des d’aplicacions de reconeixement d’objectes en les àrees de biometria, anàlisi de documents i anàlisi de formes fins aplicacions relacionades amb geometria des de múltiples punts de vista tals com recuperació de pose, estructura des del moviment i localització i mapeig. La majoria de les tècniques existents enfoquen aquest problema o bé usant característiques locals a la imatge o bé usant mètodes de registre de conjunts de punts (o bé una mescla d’ambdós). En les primeres, un conjunt dispers de característiques és primerament extret de les imatges i després caracteritzat en la forma de vectors descriptors usant evidències locals de la imatge. Les característiques son associades segons la similitud entre els seus descriptors. En les segones, els conjunts de característiques son considerats com conjunts de punts els quals son associats usant tècniques d’optimització no lineal. Aquests son procediments iteratius que estimen els paràmetres de correspondència i d’alineament en passos alternats. Els grafs son representacions que contemplen relacions binaries entre les característiques. Tenir en compte relacions binàries al problema de la correspondència sovint porta a l’anomenat problema de l’emparellament de grafs. Existeix certa quantitat de mètodes a la literatura destinats a trobar solucions aproximades a diferents instàncies del problema d’emparellament de grafs, el qual en la majoria de casos és del tipus “NP-hard”. Una part del nostre treball està dedicat a investigar els beneficis de les mesures de ``bins'' creuats per a la comparació de característiques locals de les imatges. La resta està dedicat a formular ambdós problemes d’associació de característiques d’imatge i registre de conjunt de punts com a instàncies del problema d’emparellament de grafs. En tots els casos proposem algoritmes aproximats per solucionar aquests problemes i ens comparem amb un nombre de mètodes existents pertanyents a diferents àrees com eliminadors d’“outliers”, mètodes de registre de conjunts de punts i altres mètodes d’emparellament de grafs. Els experiments mostren que en la majoria de casos els mètodes proposats superen a la resta. En ocasions els mètodes proposats o bé comparteixen el millor rendiment amb algun mètode competidor o bé obtenen resultats lleugerament pitjors. En aquests casos, els mètodes proposats normalment presenten temps computacionals inferiors

    Contribution aux méthodes de reconnaissance structurelle de formes (approche à base de projections de graphes)

    Get PDF
    Les travaux exposés dans cette thèse portent sur une contribution aux techniques de projection de graphes, appliquées à la reconnaissance de formes, visant à tirer parti de la richesse des méthodes structurelles et de l efficacité des outils statistiques. Nous présentons une nouvelle projection s inscrivant dans la catégorie des sondages de graphes. La première contribution de cette thèse porte sur l encapsulation de la topologie du graphe dans une représentation vectorielle, en s appuyant sur le dénombrement de motifs (sous-graphes) issus d un lexique généré indépendamment du contexte. Ces motifs permettent de minimiser les pertes de l information topologique lors de la projection. La deuxième contribution porte sur l intégration de l information relative aux étiquettes au sein de notre projection par l adjonction de leurs dénombrements. Aux problèmes liés à la nature et la variabilité des attributs, nous proposons deux solutions dans le but de constituer des classes d étiquettes moins nombreuses. La première consiste à discrétiser les attributs numériques puis à les combiner. La deuxième vise à former ces classes par un partitionnement global de l ensemble des étiquettes. Ces propositions sont ensuite évaluées sur différentes bases de graphes et dans différents contextes.The work exposed in this thesis focuses on a contribution to techniques of graph embedding, applied to pattern recognition, aiming to take advantages of the richness of structural methods and the efficiency of statistical tools. We present a new embedding, joining the category of graph probing. The first contribution of this thesis deals with the embedding of the graph topology in a vectorial representation, based on the counting of patterns (subgraphs) stemming of a lexicon generated independently of the context. These patterns permit the minimization of losses of the topological information during the embedding. The second contribution focuses on the integration of the information related to labels inside our embedding by adding their counting. To deal with problems linked to the nature and the variability of the attributes, we suggest two solutions to reduce the number of label classes. The first one consists of discretizing numeral attributes and combining them The second one aims to build these classes by a global clustering on the set of labels. Then, these proposals are evaluated on different datasets of graphs and in different contexts.TOURS-Bibl.électronique (372610011) / SudocSudocFranceF
    corecore