基于自适应神经网络的双摄像机标定

• 作者: 崔岸 王龙山 袁智
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 双摄像机标定 自适应 多层前馈网络 Harris角点
• 年，卷（期）: 2009,（21）
• 所属期刊栏目: 研发、设计、测试
• 页码范围: 55-57,60
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2792字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.21.014

摘要

摄像机标定是计算机视觉中非常重要的一环,传统标定方法需要求解内外参数,非常繁琐.通过建立自适应神经网络直接学习图像坐标与空间坐标间的关系.该方法对Harris角点提取结果进行增加约束的改进,从而提高网络训练样本精度,通过程序实现隐层神经元的自适应选取,并综合运用正则化、提前终止策略,使网络的泛化能力得到极大的改善.最后通过与经典标定方法进行对比的实验证明基于自适应神经网络具有很好的双摄像机标定精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王龙山	吉林大学机械科学与工程学院	70	964	18.0	27.0
2	崔岸	吉林大学汽车工程学院	22	160	6.0	12.0
3	袁智	吉林大学汽车工程学院	3	20	3.0	3.0