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摘要:
为研究基于单幅二维图像不标定欧氏重构三维场景的理论,采用一种有效的采用伪随机编码结构光照明主动视觉技术。利用伪随机序列的窗口特性,使被编码结构光照明的场景表面每一个特征点都具有唯一的代码,可以唯一地被辨识。利用神经网络进行图像识别,使该编码结构光主动视觉系统可比较容易地解决被动视觉系统中难以解决的特征点匹配问题,实验效果令人满意。
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文献信息
篇名 彩色伪随机编码图像特征点神经网络匹配
来源期刊 计量学报 学科 工学
关键词 计量学 图像识别 主动视觉系统 伪随机编码 神经网络 特征点匹配 欧氏重构 不标定
年,卷(期) 2016,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 494-498
页数 5页 分类号 TB96
字数 3700字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-1158.2016.05.09
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 李桂华 安徽大学电气工程与自动化学院 52 313 11.0 16.0
2 廖素引 安徽大学电气工程与自动化学院 12 31 3.0 4.0
3 张梅 安徽大学电气工程与自动化学院 30 96 5.0 8.0
4 吴博 安徽大学电气工程与自动化学院 10 35 3.0 5.0
5 卫敏 安徽大学电气工程与自动化学院 13 22 3.0 3.0
6 赵燕 1 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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  • 二级引证文献(5)
研究主题发展历程
节点文献
计量学
图像识别
主动视觉系统
伪随机编码
神经网络
特征点匹配
欧氏重构
不标定
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
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