基于粒子群遗传算法的BP神经网络摄像机标定

• 作者: 江祥奎 王婉 范永青
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群遗传算法 摄像机标定 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 1254-1262
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 6772字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1405048

摘要

摄像机标定是从二维图像提取三维空间信息的关键步骤，标定的精度直接关系到三维重构结果的逼真程度。为了有效解决传统摄像机标定算法中的多参数、计算费时费力等问题，提高摄像机标定的精度和速度，将粒子群遗传算法（particle swarm optimization genetic algorithm，PSO-GA）应用于摄像机标定中。对参数进行粒子群算法优化后，再使用遗传算法中的选择、交叉和变异等操作进行参数优化，以实现粒子群算法与遗传算法的融合。结合后的算法全局搜索能力较强，收敛速度更快，优化能力与鲁棒性得以提高。同时，基于神经网络的摄像机标定方法所能覆盖的标定空间十分有限，提出了一种采用粒子群遗传算法优化BP神经网络的摄像机标定方法，以解决传统摄像机标定方法难以解决的问题。实验数据表明，基于粒子群遗传算法的BP神经网络标定是一种可行的方法，标定精度高，收敛速度快，泛化能力强。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江祥奎	西安邮电大学自动化学院	18	78	5.0	8.0
2	范永青	西安邮电大学自动化学院	15	46	3.0	6.0
3	王婉	西安邮电大学计算机学院	3	38	2.0	3.0