رغم التقدم في تمثيل الخصائص، فإن الاستفادة من العلاقات الهندسية لا تزال ضرورية لتأسيس مطابقات بصرية موثوقة تحت تباينات كبيرة في الصور. في هذا العمل، نقدم وجهة نظر تحويل هوف (Hough transform) للتطابق الإدغامي ونقترح خوارزمية تطابق هندسي فعّالة، والتي أطلقنا عليها اسم التطابق الإدغامي لهوف (Convolutional Hough Matching - CHM). تقوم هذه الطريقة بتوزيع تشابهات المطابقات المرشحة عبر فضاء التحويل الهندسي وتقييمها بطريقة إدغامية. نقوم بتحويلها إلى طبقة عصبية قابلة للتدريب باستخدام نواة ذات بعد عالٍ شبه متجانسة، والتي تتعلم التطابق غير اللامتناهي بأعداد قليلة من المعلمات القابلة للتفسير. لتأكيد الفعالية، قمنا بتطوير شبكة عصبية تتضمن طبقات CHM التي تؤدي التطابق الإدغامي في فضاء الترجمة والتكبير. حققت طريقتنا مستوى جديدًا من الريادة في المقاييس القياسية لمطابقة الصور البصرية الدلالية، مما يثبت قوة مقاومتها للتغيرات الصعبة داخل الفئة.