CLKN: Cascaded Lucas-Kanade Networks for Image Alignment

This paper proposes a data-driven approach for image alignment. Our main contribution is a novel network architecture that combines the strengths of convolutional neural networks (CNNs) and the Lucas-Kanade algorithm. The main component of this architecture is a Lucas-Kanade layer that performs the...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) S. 3777 - 3785
Hauptverfasser:	Che-Han Chang, Chun-Nan Chou, Chang, Edward Y.
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IEEE 01.07.2017
Schlagworte:	Estimation Feature extraction Jacobian matrices Lighting Mathematical model Neural networks Robustness
ISSN:	1063-6919, 1063-6919
Online-Zugang:	Volltext
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