一种改进的图像低维表示方法

目的 解决当前方法需要对图像中的相应点手动标记界标，且局限于特定对象或形状变形的问题。方法 提出一种可以同时实现图像颜色、外观和形态的图像低维表示算法。结果 该算法通过将形态和外观的流形约束到低维子空间上，进一步降低了流形学习的采样复杂性。结论 文中方法的性能远优于目前典型的稳健型光流算法和SIFT流算法。在图像编辑和关节学习关任务中取得了令人满意的定性结果