基于Markov随机场的三维物体识别算法 (2005年)

为准确识别出三维物体，提出了一种新的物体特征框架，采用密集采样的多分辨率网格来描述物体观测图像的局部特征，引入Markov随机场模型对网格节点之间的几何关系进行建模。不同图像之间的匹配通过最高置信度优先算法实现，以获取两图像各个节点之间的准确匹配关系以及全局相似度。在Coil-100（columbia object image library）图像数据库上，以100个物体的4、8、18、36个视角的样本为模板，用其他68、6 4、54和36个视角的样本进行测试，该算法识别率分别为95.75%、99.30%