吉林大学学报(工学版) ›› 2012, Vol. 42 ›› Issue (02): 434-439.
鲁珊, 雷英杰, 孔韦韦, 雷阳, 郑寇全
LU Shan, LEI Ying-jie, KONG Wei-wei, LEI Yang, ZHENG Kou-quan
摘要: 提出一种基于模糊核聚类的鲁棒性基础矩阵估计算法。算法提取匹配点的余差作为特征,利用核函数将一维非线性可分特征映射到高维可分空间,在高维特征空间利用模糊均值分类将匹配点分为内点集和外点集;用高斯函数分别对已分类的内点集和外点集进行建模,定义并计算两类高斯分布的可分性判定值;判断该判定值是否收敛,如未收敛则以内点集作为初始值重新迭代计算。模拟数据和真实数据的基础矩阵估计实验表明,本文算法在计算效率和精度上均优于经典的随机抽样一致性算法。
中图分类号:
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