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摘要:
在计算机视觉中,模型参数的鲁棒性估计是一个核心问题.虽然人们在这方面做了大量的研究,但是至今仍没有一个鲁棒性估计方法可以做到完全消除外点对模型估计的影响.当数据中外点比例很大的时候,传统随机抽样一致性(RANSAC)算法就需要大量的采样样本,这在实际运行时会降低算法效率.为了解决这个问题,提出了一个有效的基于采样的算法.利用射影变换下共线4点的交比不变性,对含有大量外点的数据进行筛选,剔除其中可能的外点数据,从而充分减少模型估计时的迭代次数.实验结果表明,当200个对应匹配中含有90%外点时,使用交比不变性约束进行平面单应矩阵估计,能够使最小迭代次数由69 074减少到11.由此可知,改进算法很大程度上提高了RANSAC的运算效率和对高噪声数据的处理能力.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于交比不变性约束的快速随机抽样一致性算法
来源期刊 天津大学学报 学科 工学
关键词 随机抽样一致眭 平面单应矩阵 共线 交比
年,卷(期) 2011,(2) 所属期刊栏目 应用数学
研究方向 页码范围 184-188
页数 分类号 TP181
字数 3051字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0493-2137.2011.02.016
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 王萍 天津大学理学院 145 1255 15.0 29.0
2 曹楠 天津大学理学院 3 35 2.0 3.0
3 操晓春 天津大学计算机科学与技术学院 1 2 1.0 1.0
4 欧阳健飞 天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室 12 72 4.0 8.0
传播情况
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2016(1)
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研究主题发展历程
节点文献
随机抽样一致眭
平面单应矩阵
共线
交比
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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天津大学学报
月刊
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12-1127/N
天津大学青年公寓B座414室
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