【摘 要】
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针对相机标定时难以建立精确的数学模型以及极限学习机（ELM）在隐层节点数少时逼近精度低的问题,提出了基于改进仿电磁学（EM）优化ELM的双目视觉相机标定方法。在标定过程中,采用极
【基金项目】
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广西自然科学基金资助项目（2012GXNSFBA053144）
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针对相机标定时难以建立精确的数学模型以及极限学习机（ELM）在隐层节点数少时逼近精度低的问题,提出了基于改进仿电磁学（EM）优化ELM的双目视觉相机标定方法。在标定过程中,采用极限学习机精确逼近图像坐标与世界坐标间的非线性关系,利用改进EM策略,包括使用自适应步长以及空间解收缩,优化ELM的输入权重和隐层偏置,提高ELM的收敛速度和泛化能力。实验结果表明,改进EM-ELM优化算法的收敛速度快于PSO的,且用更少的隐层节点数取得较高的标定精度。
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