基于多模型估计与有限次迭代的消隐点检测

• 作者: 于永彦
• 来源期刊: 探测与控制学报
• 关键词: 人工智能 消隐点 Jaccard连接 期望最大化
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 页码范围: 51-55
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-1194.2011.03.012

摘要

正确检测消隐点是计算机视觉中实现相机标定、自动导航等任务的重要前提.以前的消隐点检测方法或者基于Hough变换理论,或者基于统计学原理.此类方法大多耗时多、误差大、效率低.因此提出一种新颖的消隐点检测方案,首先采用刚兴起不久的J-连接(J-Linkage)多模型估计算法,基于边缘簇间的Jaccard距离集合,从单幅图像中估计所有的假定消隐点,继而使用期望最大化算法通过有限次迭代提纯优化,最终提取可能存在的Manhattan方向消隐点.实验表明:该方案控制了算法的自由度,减少了迭代次数,在图像中完成误差度量,因此计算量低,运行时间短,相对误差小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于永彦	淮阴工学院计算机工程学院	33	80	4.0	7.0