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国内刊号:51-1196/TP
国际刊号:1001-3695
发布日期:
作者:徐建鹏,卜凡亮,
单位:中国人民公安大学信息技术与网络安全学院,北京100038;
关键词:三维重建,特征点,人工神经网络,位姿恢复,非线性优化,
基金:北京自然科学基金资助项目(4184099);中国人民公安大学基础科研经费资助项目(2016JKF01316);;
基于SIFT算法原理,构建了一个全新的算法框架。使用FCN(fully convolutional networks,全卷积神经网络)和BP(back propagation,反向传播)神经网络,综合考虑图像主目标的语义分割、图像灰度共生矩阵等方面的影响,实现了自适应的特征点检测范围、数量调整,并在特征点匹配阶段利用相机位姿偏移稳定性剔除误匹配,同时采用基于图优化的方法对位姿恢复结果进行非线性优化,得到了更加精确的相机位姿。最后与现有主流算法进行分析比对,实验结果验证了该算法的有效性,提高了特征点检测的场景自适应程度与特征点匹配、位姿恢复的精度,实现了更加高效的三维重建。
来源:2019年第10期
《计算机应用研究》期刊编辑部
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