【摘 要】
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基元提取在基于模型的计算机视觉中起着重要的作用。基元抽取问题可以归结为优化问题 ,即寻找代价函数的全局最小值。利用统计方法对最小子集进行随机抽样 ,大大减少了对最小
【机 构】
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北京大学信息科学中心; 北京100871.北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室!北京100871; 华中科技大学图像处理与人工智能研究所!湖北武汉430074;
【基金项目】
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国家自然基金资助项目 !(697750 2 2 )
论文部分内容阅读
基元提取在基于模型的计算机视觉中起着重要的作用。基元抽取问题可以归结为优化问题 ,即寻找代价函数的全局最小值。利用统计方法对最小子集进行随机抽样 ,大大减少了对最小子集的评价。同时引入了参数向量列表 ,并提出了一种新的代价函数 ,用于对基元的参数向量进行评价 ,使计算量减少、抽取精度提高。该方法可以用于多个基元的提取。分析实验结果表明 ,该方法能快速、准确地提取集合基元
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