基于多模型估计与有限次迭代的消隐点检测

摘要：

正确检测消隐点是计算机视觉中实现相机标定、自动导航等任务的重要前提.以前的消隐点检测方法或者基于Hough变换理论,或者基于统计学原理.此类方法大多耗时多、误差大、效率低.因此提出一种新颖的消隐点检测方案,首先采用刚兴起不久的J-连接(J-Linkage)多模型估计算法,基于边缘簇间的Jaccard距离集合,从单幅图像中估计所有的假定消隐点,继而使用期望最大化算法通过有限次迭代提纯优化,最终提取可能存在的Manhattan方向消隐点.实验表明:该方案控制了算法的自由度,减少了迭代次数,在图像中完成误差度量,因此计算量低,运行时间短,相对误差小.

关键词：人工智能、消隐点、Jaccard连接、期望最大化

所属期刊栏目：33

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划项目资助2007AA01Z

在线出版日期：2011-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：51-55