本文關(guān)鍵詞：二維解析張量投票算法研究　出處：《自動(dòng)化學(xué)報(bào)》2016年03期 　論文類(lèi)型：期刊論文

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【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)張量投票(Tensor voting)算法計(jì)算過(guò)程復(fù)雜、算法效率低的問(wèn)題,本文提出了一種二維解析張量投票算法.首先,深入分析張量投票理論的基本思想,分析傳統(tǒng)張量投票算法的不足及其根源;其次,設(shè)計(jì)了一種二維解析棒張量投票新機(jī)制,實(shí)現(xiàn)了二維解析棒張量投票的直接求取;在此基礎(chǔ)上,利用二維解析棒張量投票不依賴(lài)參考坐標(biāo)系的特性,設(shè)計(jì)并求解了二維解析球張量投票表達(dá)式,解決了長(zhǎng)期困擾張量投票理論中球張量投票無(wú)法解析求解,僅能通過(guò)迭代數(shù)值計(jì)算,計(jì)算過(guò)程復(fù)雜、算法效率低、算法精度與算法效率存在矛盾的難題.最后,通過(guò)仿真分析和對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文算法在精度和計(jì)算效率方面的性能均優(yōu)于傳統(tǒng)張量投票算法.
【作者單位】： 燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51305390,61501394) 河北省自然科學(xué)基金(E2012203002)資助~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 張量投票(Tensor voting)理論是一種經(jīng)典的顯著性結(jié)構(gòu)特征推理理論,最初由南加利福尼亞大學(xué)Guy等首先提出[1].其基本思想源于心理學(xué)領(lǐng)域的Gestalt原理,即:人類(lèi) 視覺(jué)系統(tǒng)趨于根據(jù)某種準(zhǔn)則將所提取到的圖像特征按照某種編碼為一系列單位矩陣;在張量投票階段,分別進(jìn)行稀疏投規(guī)律

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本文編號(hào)：1324020