【摘 要】
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三维动态图像重构过程中,目标物体的特征因发生移动而产生误差,从而降低了三维动态图像重构的精确性。传统的算法不能避免引起目标物体特征移动误差的因素造成的影响。提出采
【基金项目】
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四川省泸州市科技局课题(2011年)(泸市科【2011】108)
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三维动态图像重构过程中,目标物体的特征因发生移动而产生误差,从而降低了三维动态图像重构的精确性。传统的算法不能避免引起目标物体特征移动误差的因素造成的影响。提出采用BP神经网络的三维动态图像重构中的特征移动误差消除方法。利用BP神经网络建立特征移动误差消除模型,对模型中的参数进行训练,利用最速下降学习法可以对模型中各层之间的连接权值进行学习,并反向调节,利用姿态因子对各层的连接权值进行自适应调整,从而使模型的输出误差不断降低,从而降低了特征移动误差。仿真结果表明,利用改进算法能够对三维动态图像重构中的特征移动误差进行消除,提高了三维动态图像重构的精度。
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