新的特征匹配方法

新的特征匹配方法

轮廓特征描述子 和 区域特征描述子 一起使用时，特征匹配策略包含两部分类容：
1.计算局部特征差异性：分别在轮廓特征描述子和区域特征描述子各计算差异性
2.使用训练所得的调整值对局部差异性进行修正（说穿了就是差异性+调整值）
3.将两种局部差异性进行有效的整合来得到图像间整体的差异性。

调整值并不是认为凭经验给定，而是通过一个训练过程计算所得，新的特征匹配的策略的重点就在于调整值的训练和基于调整值的局部差异性的修正与合并。

如何获得调整值?

1.随机选取若干图像构成训练样本集合
2.任意两个图像作为一个图像对，人工给出是否相似的标签
3.计算出dr和dc在不同的取值条件下，图像相似的概率。？

• a.将dr和dc的取值范围划分为若干区间，根据前面的计算dr 和dc 的取值均为 『0，2），平均划分 为10个区间。
• 根据训练样本中个图像对的标签以及 dc和dr的值来计算图像相似的条件概率。最后（1-概率）所得出的结果即是所谓的调整值。