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作者:

王可 (王可.) | 贾松敏 (贾松敏.) (学者:贾松敏) | 李秀智 (李秀智.)

收录:

CQVIP PKU CSCD

摘要:

针对鲁棒性模型估计问题,提出一种基于全概率更新的改进RANSAC算法.该方法利用混合分布模型获取测试样本点的初始概率估计.在RANSAC算法框架下,根据模型估计与测试样本点对一致集的适应度建立全概率评价准则.在此基础上,采用逆变映射作为采样策略,提高了算法的收敛速度;同时,运用测试点平均概率对所提出算法进行了收敛性分析.最后,通过仿真与实际图像匹配实验进一步验证了所提出算法的有效性与可行性.

关键词:

RANSAC 全概率公式 基础矩阵 混合概率分布

作者机构:

  • [ 1 ] 北京工业大学电子信息与控制工程学院
  • [ 2 ] 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室

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来源 :

控制与决策

年份: 2017

期: 03

卷: 32

页码: 427-434

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