【摘 要】
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基于高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的点集非刚性配准算法易受重尾点和异常点影响,提出含局部空间约束的t分布混合模型的点集非刚性配准算法.通过期望最大化(Expe
【机 构】
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中国科学院苏州生物医学工程技术研究所医学影像室,重庆市电子工程职业学院计算机学院,苏州大学附属第一医院,中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61301042,61201117);中国科学院“百人计划”项目;江苏省自然科学基金(BK2012189)资助~~
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基于高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的点集非刚性配准算法易受重尾点和异常点影响,提出含局部空间约束的t分布混合模型的点集非刚性配准算法.通过期望最大化(Expectation maximization,EM)框架将高斯混合模型推广为t分布混合模型;把Dirichlet分布作为浮动点的先验权重,并构造含局部空间约束性质的Dirichlet分布参数.使用EM算法获得配准参数的闭合解;计算浮动点的自由度,改变其概率密度分布,避免异常点水平估计误差.实验表明,本文提出的配准算法具有配准误差小、鲁棒性好、抗干扰能力强等优点.
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