x-y 좌표 (별표)가 포함 된 두 개의 목록이 있습니다. 나는 또한 각 별에 첨부 된 광도 (밝기)를 가질 수 있습니다. 이제 각 별에는 임의의 위치 흔들림이 있으며 각 이미지에 몇 가지 추가 또는 누락 된 점이있을 수 있습니다. 제 질문은 "그러한 데이터 세트를위한 최상의 2D 점 매칭 알고리즘은 무엇입니까?" 나는 단순한 선형 (평행 이동, 회전, 스케일)과 비선형 (좌표에서 n 차 다항식) 모두를 추측한다. 포인트 매칭 필드의 종말점에서, 나는 노이즈와 스퓨리어스 포인트가있는 2D 포인트 매칭 프로그램 사이의 총격에서 승리 할 알고리즘을 찾고 있습니다. 라벨링 정보가 사용되는지 (크기) 및/또는 변형이 선형으로 제한되는지에 따라 다른 "승자"가있을 수 있습니다.현재 2D 점 일치를위한 "최상의"알고리즘으로 간주되는 것은 무엇입니까?
많은 클래스의 2D 포인트 매칭 알고리즘과 각 클래스의 많은 알고리즘 (실제로는 아마도 수백 가지가 있음)을 알고 있지만 어떤 것이 있는지를 잘 모릅니다. 컴퓨터 비전 분야의 사람들이 "가장 표준"입니다. 슬프게도, 내가 읽으려는 논문의 많은 기사에는 온라인 버전이 없으며 단지 초록 만 읽을 수 있습니다. 특정 알고리즘을 구현하기 전에 몇 명의 전문가로부터 밀과 밀을 분리하는 것이 좋을 것입니다.
삼각형을 사용하는 작동하는 일치하는 프로그램이 있지만 해결책 변환에 명백한 왜곡이 있지만 명백한 이유가 없으므로 다소 자주 실패합니다 (~ 5 % 정도). 이 프로그램은 저에게 쓰여진 것이 아니며 거의 20 년 전에 작성된 논문에서 온 것입니다. 가장 견고하게 수행되는 새로운 구현체를 작성하려고합니다. 나는 그럴듯하게 만드는이 분야의 진보가 있었다고 가정하고있다.
이 항목에도 관심이 있습니다. – fulmicoton
이 질문은 다가오는 [컴퓨터 과학 스택 교환] (http://area51.stackexchange.com/proposals/35636/computer-science-non-programming?referrer=pdx8p7tVWqozXN85c5ibxQ2)에 적합했을 것입니다. 이 질문과 같은 질문을 할 수있는 곳이 있으면 먼저이 제안서를 작성하십시오. – Raphael