基于粒子滤波器算法的特征标记点匹配
发布时间：2017-07-27 16:39
本文关键词：基于粒子滤波器算法的特征标记点匹配
更多相关文章： 统计形状模型 点分布模型 特征点匹配 表面映射 粒子滤波器
【摘要】：利用等间隔方法在物体表面标定特征标记点构成训练样本集,所获得的统计形状模型质量较低。针对该问题,提出一种基于粒子滤波器算法的特征标记点匹配算法。通过球面保角映射将三维表面映射到二维变量化空间,并利用粒子滤波器算法框架将物体表面局部几何特征量和整体空间结构特征相结合,实现特征点的最优匹配。实验结果表明,与利用等间隔方法相比,该算法获得的统计形状模型具有更高的通用性和专一性。
【作者单位】： 天津工业大学纺织学院;天津工业大学电子与信息工程学院;
【关键词】： 统计形状模型 点分布模型 特征点匹配 表面映射 粒子滤波器
【基金】：天津市高等学校科技发展计划基金资助项目“基于RGBD深度传感器的三维人体点云数据处理关键技术”(20130324) 天津市应用基础与前沿技术研究计划基金资助项目“基于医学图像的器官形状统计图谱的构建”(14JCYBJC42300)
【分类号】：TP391.41;TN713
【正文快照】： 1概述统计形状模型(Statistical Shape Model,SSM)已广泛应用于物体形状的表达以及数字图像处理技术中。最常用的点分布模型(Point Distribution Model,PDM)是利用对应表面上特征点的统计分布来表述某一类物体的固有形状以及形变模式[1]。如何在物体表面上找出对应的特征标记
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李少军;王宏;柴天佑;;基于t-分布粒子滤波器的目标跟踪[J];机器人;2006年06期
2 周妍;胡波;张建秋;;基于粒子滤波器和风险决策跟踪遮挡目标的方法[J];电子学报;2007年02期
3 魏星;王玲;;并行高斯粒子滤波器结构分析和实现[J];计算机工程与科学;2007年03期
4 郭延芬;谭雪琴;;约束仅方位跟踪粒子滤波器研究[J];南京理工大学学报(自然科学版);2008年06期
5 程鹏飞;;粒子滤波器的原理及其在目标跟踪中的应用[J];硅谷;2009年04期
6 杨保海;g，
本文编号：582410
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianzigongchenglunwen/582410.html
