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本文把机器证明的吴方法创造性地应用到立体视觉领域,建立了一种新的立体视觉方法,我们以吴方法为工具,给出了立体视觉线画图对中边线型对应约束条件,轮廓线型对应约束条件以及曲线型约束条件,并由此给出了重建三维景物的一种整体视觉方法,理论分析和实验结果都表明此方法具有速度快、精度高等特点。
基于吴消元法的整体立体视觉方法
【摘 要】
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本文把机器证明的吴方法创造性地应用到立体视觉领域,建立了一种新的立体视觉方法,我们以吴方法为工具,给出了立体视觉线画图对中边线型对应约束条件,轮廓线型对应约束条件以及曲线型约束条件,并由此给出了重建三维景物的一种整体视觉方法,理论分析和实验结果都表明此方法具有速度快、精度高等特点。
【出 处】
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模式识别与人工智能
【发表日期】
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1995年04期
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本文提出了一种基于刚性约束的多个三维刚体运动估计的鲁棒性方法,可实现多个刚体运动的分割,并能克服由于野值点所产生的误差,且不需任何先验知识,大量实验显示了算法的有效性。
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传统的逻辑语言实现往往采用自上而下,自左至右的深度优先策略。这种方法效率低下,很难满足人工智能问题求解的要求。本文提出的高效逻辑语言实现方法综合采用优化编译思想和智能控制机制,克服了逻辑语言中合一和回溯操作的瓶颈问题。该方法可为设计智能加速部件和智能计算机提供参考。
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本文通过对感知器收敛定理的修改,得到相应的新算法,新算法中权向量的收敛速度(迭代次数)K≤[(2δρ+ρ+2δ)+△~(1/2)]/ρ[2δ~2ρ],其中△=(2δρ+ρ+2δ)~2-8δ~3ρ,本文还利用感知器算法,通过对模式进行预处理,以减少感知器的层数,并把相应的结论用于布尔函数的简化。
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断边与伪边现象是边缘检测中常出现的现象,现有的各种边缘检测算法未能较好地解决这个问题,同时结构点的判别与处理也是早期视觉中一个重要问题。本文针对这些问题提出了一种处理方法,在连接断边和消去伪边,以及处理结构点时,能根据断边、伪边和结构点的具体情况自动调整阈值,因此适应性较强,边缘处理效果较好。
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