国家高技术研究发展计划(2007AA01Z)
- 作品数：1 被引量：0H指数：0
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- 基于多模型估计与有限次迭代的消隐点检测
- 2011年
- 正确检测消隐点是计算机视觉中实现相机标定、自动导航等任务的重要前提。以前的消隐点检测方法或者基于Hough变换理论,或者基于统计学原理。此类方法大多耗时多、误差大、效率低。因此提出一种新颖的消隐点检测方案,首先采用刚兴起不久的J-连接(J-Linkage)多模型估计算法,基于边缘簇间的Jaccard距离集合,从单幅图像中估计所有的假定消隐点,继而使用期望最大化算法通过有限次迭代提纯优化,最终提取可能存在的Manhattan方向消隐点。实验表明:该方案控制了算法的自由度,减少了迭代次数,在图像中完成误差度量,因此计算量低,运行时间短,相对误差小。
- 于永彦
- 关键词：人工智能消隐点期望最大化
