【摘 要】
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在机器视觉的应用中,观测数据常常含有大量的噪声和离群数据,这就需要机器视觉算法必须具有一定的鲁棒性。由于鲁棒估计方法对离群数据的容忍度强,人们很早就将其与机器视觉结合起来。近年来,鲁棒估计在物体识别,图像恢复与分割,运动分析,三维重建等机器视觉领域取得了广泛的应用。本文主要回顾了各种应用于机器视觉领域的鲁棒估计方法,列举了几个鲁棒估计技术在机器视觉方面的应用实例,并预测了该技术今后的发展趋势。
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京 100022
【出 处】
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全国第18届计算机技术与应用学术会议(CACIS)
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在机器视觉的应用中,观测数据常常含有大量的噪声和离群数据,这就需要机器视觉算法必须具有一定的鲁棒性。由于鲁棒估计方法对离群数据的容忍度强,人们很早就将其与机器视觉结合起来。近年来,鲁棒估计在物体识别,图像恢复与分割,运动分析,三维重建等机器视觉领域取得了广泛的应用。本文主要回顾了各种应用于机器视觉领域的鲁棒估计方法,列举了几个鲁棒估计技术在机器视觉方面的应用实例,并预测了该技术今后的发展趋势。
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