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摄像机矩阵估计是机器视觉的一个重要问题.在2范数误差代价函数模型下,最小二乘法简单而有效,但因误差代价函数非凸,容易陷入局部最优.在无穷范数误差代价函数模型下,凸优化方法理论上可以获得全局最优,但计算效率较低,其计算耗时随着问题规模的增大而急剧增加.现代优化论中的增强连续禁忌搜索(Enhanced continuous taboo search,ECTS)方法具有逃离局部最优的优良性质,因此本文在2范数误差代价函数模型下提出一种针对摄像机矩阵估计的ECTS算法.在ECTS置信区间序列构造及最大置信区