基于分割区间LS-SVM的摄像机标定

摘要：

利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)可以不考虑摄像机具体的内部参数和外部参数实现摄像机的标定.由于镜头的畸变主要由径向畸变引起,根据摄像机畸变特点对畸变区域进行划分,提出一种基于分割区间LS-SVM的摄像机标定法,对不同的畸变区域进行单独处理.该方法与BP神经网络和基本LS-SVM预测结果对比表明,分割区间LS-SVM摄像机标定法误差小、速度快、标定精度高.

关键词：摄像机标定、最小二乘支持向量机、分隔区间、计算机视觉、BP神经网络

所属期刊栏目：35

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

资助基金：黑龙江省自然科学基金资助项目200419

在线出版日期：2010-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：179-181