Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Artículos en revistas:
A novel clique formulation for the visual feature matching problem
Año:2015
Áreas de investigación
  • Ciencias de la computación y tecnología informática,
  • Ingeniería eléctrica, electrónica y automática
Datos
Descripción
deterministic algorithm for the visual feature matching problem when images have low distortion. CCMM is multi-hypothesis, i.e. for each feature to be matched in the original image it builds an association graph which captures pairwise compatibility with a subset of candidate features in the target image. It then solves optimum joint compatibility by searching for a maximum clique. CCMM is shown to be more robust than traditional RANSAC-based single-hypothesis approaches. Moreover the order of the graph grows linearly with the number of hypothesis, which keeps computational requirements bounded for real life applications such as UAV image mosaicing or digital terrain model extraction. The paper also includes extensive empirical validation.
Internacional
Si
JCR del ISI
Si
Título de la revista
Applied Intelligence
ISSN
0924-669X
Factor de impacto JCR
1,853
Información de impacto
Q2, Datos JCR del año 2012
Volumen
43
DOI
10.1007/s10489-015-0646-1
Número de revista
2
Desde la página
167
Hasta la página
178
Mes
SIN MES
Ranking
Area: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE (34/115) datos de 2012
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Pablo San Segundo Carrillo (UPM)
  • Autor: Jorge Artieda Trigueros (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Departamento: Ingeniería Eléctrica, Electrónica Automática y Física Aplicada
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