Feature Matching and Heat Flow in Centro-Affine Geometry

Feature Matching and Heat Flow in Centro-Affine Geometry
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DOI：
10.3842/sigma.2020.093
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发表时间：
2020-03
期刊：
arXiv: Differential Geometry
影响因子：
--
通讯作者：
P. Olver;C. Qu;Yun Yang
P. Olver;C. Qu;Yun Yang
中科院分区：
其他
文献类型：
--
作者：
P. Olver;C. Qu;Yun Yang

文献摘要

被引文献

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本文研究了中心仿射几何中的微分不变量和不变量热流，证明了后者与无粘Burgers方程等价。此外，我们应用中心仿射不变量开发一个不变的算法来匹配图像中出现的对象的特征。我们表明，所得到的算法相比，毫不逊色，广泛应用的尺度不变特征变换（SIFT），加速鲁棒特征（SURF），仿射SIFT（ASIFT）的方法。
In this paper, we study the differential invariants and the invariant heat flow in centro-affine geometry, proving that the latter is equivalent to the inviscid Burgers' equation. Furthermore, we apply the centro-affine invariants to develop an invariant algorithm to match features of objects appearing in images. We show that the resulting algorithm compares favorably with the widely applied Scale-Invariant Feature Transform (SIFT), Speeded Up Robust Features (SURF), and Affine-SIFT (ASIFT) methods.