基于图聚类的特征匹配研究：局部仿射一致性的实现与应用 学术背景与研究动机 特征匹配是计算机视觉中的基础问题，在三维重建、图像检索、图像配准、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等众多任务中扮演着重要角色。然而，在实际应用中，特征匹配经常受到噪声、外点（outliers）和多样图像变换的影响，使得构建准确的特征对应变得极为困难。当前基于图模型的特征匹配方法因其强大的结构表述能力在一定程度上缓解了这一问题，但仍然面临以下主要挑战： 1. 图匹配问题通常是NP难（NP-hard）问题，求解复杂度高。 2. 如何构建具有几何意义的图以描述特征点之间的关系仍然存在困难。 为了解决上述问题，本文提出了一种名为 GC-LAC（Graph Clusterin...

基于弱监督的协作式程序对齐框架：在指令视频相关性学习中的应用与评估 近年来，随着视频分析领域的快速发展，指令视频因其目标驱动的特性和与人类学习过程的内在关联，吸引了研究者越来越多的关注。相比于普通视频，指令视频包含多个细粒度的步骤，这些步骤具有不同的持续时间和时间位置，形成了更加复杂的程序结构。本研究提出了一种名为协作式程序对齐（Collaborative Procedure Alignment, CPA）的弱监督框架，用于在指令视频中进行程序感知的相关性学习。这一框架的核心特点在于无需依赖昂贵的步骤级标注，通过协作提取步骤信息并量化视频间的程序相关性，显著提升了指令视频相关性学习的效率和效果。 研究背景与问题提出 指令视频相关性学习（Video Correlation Learning, ...