【摘 要】
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在立体视觉与图像运动分析中,需要排除特征误配点的影响进而得到精确的基本矩阵估计。针对EIV(Error-In-Variables)模型中基于投影的M估计方法存在的核密度估计和正常点与异
【机 构】
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西北工业大学应用数学系,中国科学院自动化研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60375003);国家航空基础项目(03153059)
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在立体视觉与图像运动分析中,需要排除特征误配点的影响进而得到精确的基本矩阵估计。针对EIV(Error-In-Variables)模型中基于投影的M估计方法存在的核密度估计和正常点与异常点阈值确定的局限性,提出一种改进的投影M估计算法:首先给出新的用于搜索极值点的自适应核密度估计函数,然后改进了正常点的确定方法。对模拟及真实数据进行了实验,验证了改进投影M估计方法的有效性及稳健性。
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