【摘 要】
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三维数据的曲面拟合是模式识别和计算机视觉中的基本问题。现存提出的大多数的曲面拟合的方法是基于最小二乘的,但当数据中存在一定程度的误差或只是从小区域内采样的时,很少
【机 构】
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山东大学计算机科学与技术学院 济南 250061
【出 处】
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第一届中国图学大会暨第十届华东六省一市工程图学学术年会
论文部分内容阅读
三维数据的曲面拟合是模式识别和计算机视觉中的基本问题。现存提出的大多数的曲面拟合的方法是基于最小二乘的,但当数据中存在一定程度的误差或只是从小区域内采样的时,很少能产生满意的结果。提出了一个新方法,通过最小化垂直距离的平方和,并用牛顿迭代法使之线性化。这个方法通常会产生好的拟合,实验结果显示算法是可靠有效的。
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