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计算机视觉中的图匹配方法研究综述
引用本文:江波,汤进,罗斌. 计算机视觉中的图匹配方法研究综述[J]. 安徽大学学报(自然科学版), 2017, 41(1). DOI: 10.3969/j.issn.1000-2162.2017.01.005
作者姓名:江波  汤进  罗斌
作者单位:安徽大学 计算机科学与技术学院,安徽 合肥,230601;安徽大学 计算机科学与技术学院,安徽 合肥,230601;安徽大学 计算机科学与技术学院,安徽 合肥,230601
基金项目:国家自然科学基金资助项目,安徽省高校自然科学基金资助项目
摘    要:图匹配是计算机视觉与模式识别领域的基础而又重要的问题.它在诸多方面都有着广泛的应用.从优化角度看,图的匹配问题是一种离散组合优化问题,使得该问题本身具有NP(non-deterministic polynomial)-hard性质.因此,寻找该问题的一种有效的近似解是当前研究的重要问题.论文首先对图匹配问题的的问题表示进行了阐述,并分析了该问题求解的难点和关键点.然后,对近年来计算机视觉研究领域中提出的一些具有代表性的传统图匹配算法进行了归纳和综述.最后,探讨了图匹配的未来研究方向和研究思路.

关 键 词:图匹配  组合优化  计算机视觉  图模型

A survey on graph matching algorithms in computer vision
JIANG Bo,TANG Jin,LUO Bin. A survey on graph matching algorithms in computer vision[J]. Journal of Anhui University(Natural Sciences), 2017, 41(1). DOI: 10.3969/j.issn.1000-2162.2017.01.005
Authors:JIANG Bo  TANG Jin  LUO Bin
Abstract:Graph matching is a fundamental and important issue in computer vision and pattern recognition area.It has been widely used in many computer tasks.From optimization aspect,graph matching is a discrete combinational problem and thus NP(non-deterministic polynomial)-hard.This paper first gave a brief review on graph matching problem formulation and analyzed some challenges on this problem.Then,we provided a survey on graph matching algorithms.At last,we provided suggestions on further research direction in this area.
Keywords:graph matching  combinational optimization  computer vision  graph model
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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