基于分割区间LS-SVM的摄像机标定

• 作者: 傅荟璇 刘胜 王宇超
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 摄像机标定 最小二乘支持向量机 分隔区间 计算机视觉 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（24）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 179-181
• 页数: 3页
• 分类号: TP242.6
• 字数: 2627字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.24.059

摘要

利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)可以不考虑摄像机具体的内部参数和外部参数实现摄像机的标定.由于镜头的畸变主要由径向畸变引起,根据摄像机畸变特点对畸变区域进行划分,提出一种基于分割区间LS-SVM的摄像机标定法,对不同的畸变区域进行单独处理.该方法与BP神经网络和基本LS-SVM预测结果对比表明,分割区间LS-SVM摄像机标定法误差小、速度快、标定精度高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘胜	哈尔滨工程大学自动化学院	188	1505	19.0	27.0
2	王宇超	哈尔滨工程大学自动化学院	10	60	4.0	7.0
3	傅荟璇	哈尔滨工程大学自动化学院	8	83	5.0	8.0