【摘 要】
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利用神经网络优化技术解决图象序列的特征点匹配问题 ,将特征点匹配归结为一个带约束的优化问题 ,并用 2 D Hopfield网络实现 .在 Hopfield网络的能量函数的设计中 ,综合考虑了特征点的预测结果、特征点的遮挡等情况 ,从而克服了现有的多数方法所存在的误匹配现象 .对于特征点的跟踪 ,头 3帧图象的正确匹配是十分关键的 .本文提出了一种 3D Hopfield网络用以解决头 3帧图象的
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利用神经网络优化技术解决图象序列的特征点匹配问题 ,将特征点匹配归结为一个带约束的优化问题 ,并用 2 D Hopfield网络实现 .在 Hopfield网络的能量函数的设计中 ,综合考虑了特征点的预测结果、特征点的遮挡等情况 ,从而克服了现有的多数方法所存在的误匹配现象 .对于特征点的跟踪 ,头 3帧图象的正确匹配是十分关键的 .本文提出了一种 3D Hopfield网络用以解决头 3帧图象的特征点匹配 ,并提出了一个运动平滑性的代价函数用以构造 3D Hopfield网络的能量函数 .实际图象
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