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摘要:
三维动态图像重构过程中,目标物体的特征因发生移动而产生误差,从而降低了三维动态图像重构的精确性.传统的算法不能避免引起目标物体特征移动误差的因素造成的影响.提出采用BP神经网络的三维动态图像重构中的特征移动误差消除方法.利用BP神经网络建立特征移动误差消除模型,对模型中的参数进行训练,利用最速下降学习法可以对模型中各层之间的连接权值进行学习,并反向调节,利用姿态因子对各层的连接权值进行自适应调整,从而使模型的输出误差不断降低,从而降低了特征移动误差.仿真结果表明,利用改进算法能够对三维动态图像重构中的特征移动误差进行消除,提高了三维动态图像重构的精度.
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文献信息
篇名 三维动态图像重构特征移动误差消除方法研究
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 三维动态图像 图像重构 特征移动误差
年,卷(期) 2015,(9) 所属期刊栏目 仿真智能化
研究方向 页码范围 413-416
页数 4页 分类号 TP391.9
字数 4089字 语种 中文
DOI
五维指标
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序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙丽 四川泸州职业技术学院信息工程系 4 6 2.0 2.0
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计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
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