私はこのプロジェクトをさまざまなマッチングアルゴリズムで行いますが、この1つでは、わかりやすく理解できません - 実際に列車とテスト画像の対応する機能のペアを取得できるか、2つの画像間の類似度を示しますそれらを正確に一致させることはできませんか？それはいくつかの "部分的な一致"を主張することについての記事には写真がありますが、実際に一致しているかどうかは本当ですか？ http://userweb.cs.utexas.edu/%7Egrauman/papers/grauman_cacm_extended.pdfGrauman＆Darrellsピラミッドマッチカーネル - 実際のマッチングはできますか？
でいくつかの簡単なルックスが特徴を表す点の西と李のセットを考えるとここで
は、CACMに紙を覚えるに主に基づいて、まとめたものである、あなたはSUM_iさd（X_I、Y_pとして距離を生成することができます（i））ここで、p（i）はそれぞれのiをその固有のp（i）と一致させ、そのような最小距離を生成するp（x）である。あなたはハンガリーのアルゴリズムでp（x）を見つけることができますが、これは高価です
この論文は、この距離をもっと安く近似することができることを示しています。近似は元の問題にはap（x）を提供しませんが、はとすることができます。これは、単純化された距離関数f（X_i、Y_q（i） Y）は、XとYがヒストグラムのビンに何らかの粒度で落ちているかどうかだけを気にします。このアルゴリズムでは明示的なq（x）は生成されませんが、同じビンに収まったポイントをペアにして、簡単に作成することができます。もしあなたがそうしていれば、私はそれが元の距離関数d（X、Y）であまりにもひどくならないと思うが、ここであまり意味がないことは分からない。
この関数には他の素敵なプロパティも含まれているため、サポートベクターマシンと高速な検索アルゴリズムでうまく機能します。