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重抽样优化的快速随机抽样一致性算法
被引量：
12
1
作者
肖春宝
冯大政
冯祥卫
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第4期607-614,共8页
为了快速、准确地对含有高比例外点的数据进行模型参数估计,提出一种重抽样优化的快速RANSAC算法.首先在模型检验之前增设预检验,并采用一种基于样条曲线的损失函数来评价模型的质量;然后通过反复重抽样和模型检验来优化内点集;再依据...
为了快速、准确地对含有高比例外点的数据进行模型参数估计,提出一种重抽样优化的快速RANSAC算法.首先在模型检验之前增设预检验,并采用一种基于样条曲线的损失函数来评价模型的质量;然后通过反复重抽样和模型检验来优化内点集;再依据双阈值对内点集进行渐近提纯;最后利用最优内点集来计算模型的参数.特征匹配和基础矩阵估计的实验结果表明,该算法具有较高的精度和效率;当外点比例高于50%时,运行速度比传统算法提高大于2个数量级.
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关键词
参数估计
随机抽样-致性
重
抽样
优化
模型预检验
损失函数
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职称材料
题名
重抽样优化的快速随机抽样一致性算法
被引量：
12
1
作者
肖春宝
冯大政
冯祥卫
机构
西安电子科技大学计算机学院
河南科技大学信息工程学院
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第4期607-614,共8页
基金
国家自然科学基金(61271293)
文摘
为了快速、准确地对含有高比例外点的数据进行模型参数估计,提出一种重抽样优化的快速RANSAC算法.首先在模型检验之前增设预检验,并采用一种基于样条曲线的损失函数来评价模型的质量;然后通过反复重抽样和模型检验来优化内点集;再依据双阈值对内点集进行渐近提纯;最后利用最优内点集来计算模型的参数.特征匹配和基础矩阵估计的实验结果表明,该算法具有较高的精度和效率;当外点比例高于50%时,运行速度比传统算法提高大于2个数量级.
关键词
参数估计
随机抽样-致性
重
抽样
优化
模型预检验
损失函数
Keywords
parameter estimation
RANSAC
resample optimization
model pre
-
verification
loss function
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
重抽样优化的快速随机抽样一致性算法
肖春宝
冯大政
冯祥卫
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
12
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参考文献
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