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基于分形维数的多尺度面目标匹配对相似性度量
基于分形维数的多尺度面目标匹配对相似性度量
摘要：面目标匹配是计算机视觉中的一个重要任务，它在许多应用中都具有重要的实际价值。针对面目标匹配的相似性度量问题，本文提出了一种基于分形维数的多尺度方法。通过对图像进行多尺度分解，计算不同尺度下的分形维数，并将其作为相似性度量的依据。实验证明，该方法在面目标匹配任务中取得了较好的效果。
关键词：面目标匹配；相似性度量；分形维数；多尺度分解
1.引言
面目标匹配是计算机视觉领域中的一个重要任务，它在人脸识别、目标跟踪等应用中具有广泛的应用。相似性度量是面目标匹配的关键环节，它用于判断两个目标的相似程度。目前，大多数相似性度量方法基于特征点的对应关系来计算相似性度量，但这些方法在处理复杂的图像场景时往往效果不佳。因此，提出一种新的相似性度量方法具有重要的意义。
2.相关工作
在相似性度量的研究中，分形维数是一种常用的度量指标。分形维数描述了图像的自相似性特征，具有不变性和可区分性的优点。传统的分形维数计算方法往往基于图像的全局特征，不能捕捉到图像的局部和尺度差异。为了解决这个问题，研究者们提出了多尺度的分形维数计算方法。
3.方法介绍
本文提出了一种基于分形维数的多尺度面目标匹配对相似性度量的方法。该方法主要包括以下几个步骤：
（1）图像预处理：对输入图像进行灰度化和归一化处理，以便进行后续的计算。
（2）多尺度分解：采用小波变换或金字塔算法对图像进行多尺度分解，得到不同尺度下的图像。
（3）分形维数计算：对每个尺度下的图像计算分形维数。可以使用盒计数法、信息维数法等常见的分形维数计算方法。
（4）相似性度量：将不同尺度下的分形维数进行加权平均，得到最终的相似性度量结果。可以根据具体的应用需求设置不同尺度的权重。
4.实验与结果
为了验证本文方法的有效性，我们在公开的面目标匹配数据库上进行了实验。实验结果表明，本文方法的平均准确率优于传统的相似性度量方法，在处理复杂场景和多尺度变化的情况下具有较好的鲁棒性。
5.结论与展望
本文提出了基于分形维数的多尺度面目标匹配对相似性度量的方法，并在实验中验证了其有效性。未来的研究可以进一步探索更有效的分形维数计算方法，以提高相似性度量的精度和效率。此外，还可以将本文方法应用于其他计算机视觉任务中，如目标识别、图像检索等。
参考文献：
[1]HeX,YangJ,ZhangX,etal.MultiscaleFractalDimensionforImageClustering.PatternRecognitionLetters,2018.
[2]ZhangY,ZhuX.AMultiscaleApproachforImageMatching.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2019.
[3]SmithJ,JohnsonP.ImageMatchingUsingFractalFeatures.ProceedingsoftheIEEE,2017.