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基于预检验的快速随机抽样一致性算法

王润生陈付幸
中国人民解放军国防科技大学;
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随机抽样一致性算法MNSAC(random sample consensus)是在计算机视觉领域内应用最广泛的Robust 估计算法之一,但是MNSAC算法计算效率较低.提出一种基于模型参数预检验的快速MNSAC算法(preview model parameters evaluation MNSAC,简称PEMNSAC).算法在RANSAC算法模型参数检验前,加入预检验过程,在保证计算结果置信概率不变的前提下,过滤掉大量偏差较大的模型参数,提高了MNSAC算法的整体效率.模拟数据和真实图像数据实验结果表明,此算法和MNSAC算法计算精度保持一致,计算速度高于MNSAC算法.

MNSAC、PEMNSAC、鲁棒性、基础矩阵、LmedS估计、outliers、inliers

16

TP391(计算技术、计算机技术)

2005-09-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

1431-1437

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软件学报

北大核心CSTPCDEI

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11-2560/TP

16

2005,16(8)

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