含局部空间约束的t分布混合模型的点集配准

摘要：

基于高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)的点集非刚性配准算法易受重尾点和异常点影响,提出含局部空间约束的t 分布混合模型的点集非刚性配准算法。通过期望最大化(Expectation maximization, EM)框架将高斯混合模型推广为t分布混合模型；把Dirichlet 分布作为浮动点的先验权重,并构造含局部空间约束性质的Dirichlet 分布参数。使用EM算法获得配准参数的闭合解；计算浮动点的自由度,改变其概率密度分布,避免异常点水平估计误差。实验表明,本文提出的配准算法具有配准误差小、鲁棒性好、抗干扰能力强等优点。

关键词：t分布混合模型、Dirichlet分布、点集、非刚性配准、期望最大化算法

分类号：TP3;TN9

资助基金：国家自然科学基金61301042,61201117;中国科学院“百人计划”项目,江苏省自然科学基金BK2012189资助@@@@Supported by National Natural Science Foundation of China61301042,61201117;the Hundred Talents Program of Chinese Academy of Sciences, and Natural Science Foundation of Jiangsu ProvinceBK2012189

在线出版日期：2014-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：683-696