Точечно управляемая кросс модальная локализация объектов на основе адаптивной сегментации

Abstract

Традиционные методы обнаружения и локализации объектов часто сталкиваются со снижением точности или сбоями в позиционировании при работе с модальными различиями, обусловленными разными сенсорами, а также со значительными геометрическими деформациями, вызванными изменениями масштаба, вращения и ракурса. Для решения проблем локализации объектов при модальных и геометрических искажениях изображений предлагается конвейер, который использует алгоритм SIFT для извлечения инвариантных признаков и их сопоставление с помощью FLANN с фильтрацией тестом Лоу для обеспечения точности. Из качественных совпадений с помощью RANSAC оценивается матрица гомографии, позволяющая точно вычислить итоговое положение точек на целевом изображении