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为提高基本矩阵估计精度,提出一种改进的随机抽样最大似然估计算法。根据对极距离选择质量较好的原始数据,采用随机抽样一致性方法进行抽样,选择内点数最多的基本矩阵检验原始数据,剔除误差大的匹配点,结合约束条件对匹配集进行检验,以提高匹配集精度。实验结果表明,该算法的估计精度较高,稳定性较好。
一种改进的MLESAC基本矩阵估计算法
【摘 要】
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为提高基本矩阵估计精度,提出一种改进的随机抽样最大似然估计算法。根据对极距离选择质量较好的原始数据,采用随机抽样一致性方法进行抽样,选择内点数最多的基本矩阵检验原始数据,剔除误差大的匹配点,结合约束条件对匹配集进行检验,以提高匹配集精度。实验结果表明,该算法的估计精度较高,稳定性较好。
【机 构】
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广东工业大学自动化学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2012年19期
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