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提出一种基于粒子群优化及多结构估计的ASIFT特征提取算法.首先用粒子群优化算法对ASIFT的采样进行优化得到大量的特征匹配点对,在此基础上再使用Multi-GS多结构估计算法进行多结构提取并去除错误的匹配点对,最终得到大量而精确的特征匹配对.并用实例加以验证其有效性.
基于粒子群优化及多结构估计的ASIFT特征提取算法
【摘 要】
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提出一种基于粒子群优化及多结构估计的ASIFT特征提取算法.首先用粒子群优化算法对ASIFT的采样进行优化得到大量的特征匹配点对,在此基础上再使用Multi-GS多结构估计算法进行多结构提取并去除错误的匹配点对,最终得到大量而精确的特征匹配对.并用实例加以验证其有效性.
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,集美大学理学院
【出 处】
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集美大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2013年02期
【基金项目】
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福建省科技厅产学研重大项目（2011H6020）,福建省自然科学基金资助项目（2011J01013）,厦门市科技计划项目（3502Z20123022）
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