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摘要:
采用Kalman滤波器来预测图像特征点的位置,然后在其周围建立图像处理窗口,以达到减小特征点搜索区域及提高图像处理速度的目的.根据基于图像的视觉伺服IBVS (image based visual servoing) 的原理,在视觉伺服控制环中加入CMAC (cerebellar model articulation controller) 神经网络来实现从图像空间的误差信号向输入空间的控制信号的非线性映射,从而避免了图像雅可比矩阵的不断调整及其复杂的求逆过程.模拟结果表明:采用Kalman滤波器能有效预测特征点的位置,同时采用CMAC神经网络能实现在线有导师学习,末端执行器能较好地对目标物体进行跟踪.
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文献信息
篇名 基于CMAC神经网络和Kalman滤波器的三维视觉跟踪
来源期刊 东南大学学报(英文版) 学科 工学
关键词 视觉跟踪 CMAC 神经网络 Kalman滤波器
年,卷(期) 2003,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 58-63
页数 6页 分类号 TP24
字数 1153字 语种 英文
DOI 10.3969/j.issn.1003-7985.2003.01.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱剑英 南京航空航天大学机电学院 156 3555 32.0 53.0
2 王化明 南京航空航天大学机电学院 60 531 15.0 21.0
3 罗翔 东南大学机械工程系 40 634 15.0 23.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
视觉跟踪
CMAC
神经网络
Kalman滤波器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
东南大学学报(英文版)
季刊
1003-7985
32-1325/N
大16开
南京四牌楼2号
1984
eng
出版文献量(篇)
2004
总下载数(次)
1
总被引数(次)
8843
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导