【泡泡一分钟】一种实用且高效的多视图匹配方法

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标题：Practical and Efficient Multi-View Matching Eleonora

作者：Eleonora Maset, Federica Arrigoni, Andrea Fusiello

来源：International Conference on Computer Vision (ICCV 2017)

编译：陈世浪

审核：颜青松

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摘要

本文针对多视图匹配问题，提出了一种新的解决方案，即给定一组对应的噪声，批量对其更新，以使它们最大概率地一致。

与文献中其他迭代技术不同，作者的方法是基于谱分解，形成了一种封闭形式的高效算法。在合成数据和真实数据集上的实验表明，作者的方法可以在相当短时间内达到了与最先进的算法相当或近似的精度。。

作者还证明该解决方案可以有效地处理数百张图像的数据集，这在文献中是前所未有的。

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Abstract 

In this paper we propose a novel solution to the multi-view matching problem that, given a set of noisy pairwise correspondences, jointly updates them so as to maximize their consistency. Our method is based on a spectral decomposition, resulting in a closed-form efficient algorithm, in contrast to other iterative techniques that can be found in the literature. Experiments on both synthetic and real datasets show that our method achieves comparable or superior accuracy to state-of-the-art algorithms in signifi- cantly less time. We also demonstrate that our solution can efficiently handle datasets of hundreds of images, which is unprecedented in the literature.

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