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用于特征点配准的快速聚类凸集投影算法
  • ISSN号:0254-4156
  • 期刊名称:自动化学报
  • 时间:0
  • 页码:151-155
  • 语言:中文
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西北工业大学自动化学院,西安710072
  • 相关基金:国家自然科学基金(60404011,60372085)资助
  • 相关项目:具有复杂系统特征的运动目标多模多尺度自适应估计与辨识
中文摘要:

提出一种用于特征点配准的快速聚类凸集投影算法.该算法首先将模板点集和目标点集的配准问题通过聚类转化为相应类集合的配准问题,降低了算法的计算量;进而采用基于二次规划的凸集投影米求解类配准问题,避免了序贯凸集投影算法由于交替行列投影而引起的积累误差.仿真表明,相对于现有的特征点配准算法,本文算法的配准精度和计算量均有所改善.

英文摘要:

A clustering and quadratic programming based projection onto convex sets (CQPOCS) algorithm for fast feature point matching is presented in this paper. Via feature point clustering, the problem of matching model point set and taget point set is converted in to the problem of matching corresponding clusters, thus reducing the computational cost. Then, quatratic programming based POCS algorithm is used to solve the cluster matching problem without incurring the successive POCS algorithm's accumulating deviation due to successive projections onto row convex sets and column convex sets. Simulation results show that our CQPOCS algorithm has satisfactory matching accuracy and computational safety.

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期刊信息
  • 《自动化学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国自动化学会 中国科学院自动化研究所
  • 主编:王飞跃
  • 地址:北京东黄城根北街16号
  • 邮编:100717
  • 邮箱:aas@ia.ac.cn
  • 电话:010-64019820
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4156
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2109/TP
  • 邮发代号:2-180
  • 获奖情况:
  • 1997年获全国优秀期刊奖,1985、1990、1996、2000年获中国科学院优秀期刊二等奖,2002年获国家期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27550