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应用序贯相似检测的基本矩阵快速鲁棒估计
被引量：
9
1
作者
唐永鹤
胡旭峰
卢焕章
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第11期2759-2766,共8页
提出了一种基于序贯相似检测(SSDA)的快速鲁棒基本矩阵估计算法来估计基本矩阵。在最大后验一致性(MAPSAC)算法中引入SSDA搜索最优模型参数,通过及时剔除错误模型减少计算成本函数的累加次数,不仅保持了MAPSAC的良好鲁棒性,而且有效减...
提出了一种基于序贯相似检测(SSDA)的快速鲁棒基本矩阵估计算法来估计基本矩阵。在最大后验一致性(MAPSAC)算法中引入SSDA搜索最优模型参数,通过及时剔除错误模型减少计算成本函数的累加次数,不仅保持了MAPSAC的良好鲁棒性,而且有效减少了算法的计算量。用M估计算法对改进的MAPSAC算法获得的初始内点集进行优化,剔除估计余差较大的内点,并用优化的内点集求解基本矩阵,进一步提高算法的估计精度和鲁棒性。实验结果表明,该算法不仅估计精度较高,鲁棒性较好,而且平均处理速度比MAPSAC算法提高了30%以上,基本满足三维重建、匹配和跟踪、相机自标定等应用领域对实时性、鲁棒性和精度的要求。
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关键词
序贯相似检测
基本矩阵估计
最大后验一致性
M
估计
算法
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职称材料
题名
应用序贯相似检测的基本矩阵快速鲁棒估计
被引量：
9
1
作者
唐永鹤
胡旭峰
卢焕章
机构
国防科学技术大学ATR实验室
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第11期2759-2766,共8页
基金
国家863高技术研究发展计划资助项目
文摘
提出了一种基于序贯相似检测(SSDA)的快速鲁棒基本矩阵估计算法来估计基本矩阵。在最大后验一致性(MAPSAC)算法中引入SSDA搜索最优模型参数,通过及时剔除错误模型减少计算成本函数的累加次数,不仅保持了MAPSAC的良好鲁棒性,而且有效减少了算法的计算量。用M估计算法对改进的MAPSAC算法获得的初始内点集进行优化,剔除估计余差较大的内点,并用优化的内点集求解基本矩阵,进一步提高算法的估计精度和鲁棒性。实验结果表明,该算法不仅估计精度较高,鲁棒性较好,而且平均处理速度比MAPSAC算法提高了30%以上,基本满足三维重建、匹配和跟踪、相机自标定等应用领域对实时性、鲁棒性和精度的要求。
关键词
序贯相似检测
基本矩阵估计
最大后验一致性
M
估计
算法
Keywords
Sequential Similarity Detection Algorithm（SSDA）
fundamental matrix estimation
Maximum a Posteriori Sample Consensus（MAPSAC）
M-estimator
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应用序贯相似检测的基本矩阵快速鲁棒估计
唐永鹤
胡旭峰
卢焕章
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
9
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