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题名从目标的双视图鲁棒精确复原三维形状
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作者
杨忠根
陈涛
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机构
哈尔滨工程大学电子工程系
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出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
2001年第1期62-66,共5页
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文摘
基于随机采样最小冗余子集新概念 ,并利用数据正则化技术 ,依据双视图特征点集的模型数据和图象数据 ,本文开发了一个从目标的双视图特征点对集合鲁棒精确复原其三维视觉信息的新算法。即 ,当使用最小子集的收敛映射为非线性运算时 ,通过适当加大采样子集的维数 ,可使最小子集变为最小冗余子集 ,非线性运算变为线性运算并且使解唯一。维数的增大导致增加的冗余信息作为采样子集的合法性和有效性的判据。理论分析和实验结果表明 ,在强噪声高出格点率的恶劣条件下 ,该算法仍能高精度地复原目标的三维视觉信息。
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关键词
计算机视觉
双视图三维信息复原
最小冗余子集
正则化变换
鲁棒精确
动目标
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Keywords
computer vision
3D structure restoration from two perspective view
robust estimation
minimal redundant subset
regularization transformation
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名八点算法的降维EVD技术
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作者
杨忠根
姜桂祥
任磊
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机构
上海海运学院信息工程学院
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出处
《上海海运学院学报》
北大核心
2003年第4期360-363,367,共5页
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基金
上海市高等学校科学技术发展基金资助(01G02)
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文摘
传统的应用于双视图三维复原的八点算法使用标准特征值分析(EVD)算法。通过统计分析可知,该技术存在估计偏差大和均方误差都大的缺点。其产生原因是数据噪声的有色性和自相关函数矩阵的条件数过大,因此白化数据噪声和正则化变换是提高性能的有效措施。通过理论分析和计算机仿真实验,表明文中所给出的降维EVD技术固有地同时具备噪声预白化功能和数据正则化功能,因此它能给出均方误差相当小的无偏估计。由于它无须进行预白化变换或正则化变换,并把最优化过程的维数从9降为4,所以它还具有计算快速、实现简单方便的优点。
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关键词
八点算法
计算机视觉
双视图三维复原
特征值分解
正则化
标准特征值分析算法
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Keywords
computer vision
two-view 3D structure reconstruction
EVD, regularization
dimension-reduced EVD
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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