八点算法的降维EVD技术

• 作者: 任磊 姜桂祥 杨忠根
• 来源期刊: 上海海事大学学报
• 关键词: 计算机视觉 双视图三维复原 特征值分解 正则化 降维特征值分解
• 年，卷（期）: 2003,（4）
• 页码范围: 360-363,367
• 页数: 5页
• 分类号: TN941.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9498.2003.04.015

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨忠根	上海海运学院信息工程学院	9	51	4.0	7.0
2	姜桂祥	上海海运学院信息工程学院	3	21	2.0	3.0
3	任磊	上海海运学院信息工程学院	1	0	0.0	0.0