【摘 要】
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基于仿射运动恢复结构核(a SFM)的非刚体运动恢复结构(NRSFM)算法(NRSFM-a SFM)是一种比较新颖和稳定的针对运动形变物体的三维重构算法。但是,该算法的重构误差会受到形状基的数目,也就是秩参数的较大影响。因此,有必要找到一种有效的秩参数选取方法。本文中,我们提出了一种基于特征值分解的秩参数选取方法,该方法可以针对NRSFM-a SFM算法自动的选取最优或接近最优的秩参数,在一些广泛
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基于仿射运动恢复结构核(a SFM)的非刚体运动恢复结构(NRSFM)算法(NRSFM-a SFM)是一种比较新颖和稳定的针对运动形变物体的三维重构算法。但是,该算法的重构误差会受到形状基的数目,也就是秩参数的较大影响。因此,有必要找到一种有效的秩参数选取方法。本文中,我们提出了一种基于特征值分解的秩参数选取方法,该方法可以针对NRSFM-a SFM算法自动的选取最优或接近最优的秩参数,在一些广泛使用的数据中的实验结果表明了该方法的有效性及易用性。
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