计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
11期
178-181
,共4页
置信传递立体匹配%动态Bayes网%EM算法%Bayes学习%Schwarz信息准则
置信傳遞立體匹配%動態Bayes網%EM算法%Bayes學習%Schwarz信息準則
치신전체입체필배%동태Bayes망%EM산법%Bayes학습%Schwarz신식준칙
提出图像特征空间概率分布参数时变的立体视觉匹配问题.立体视觉匹配算法通常是针对时不变提出的.因此,对于概率分布时变的图像特征空间而言,这些方法均不能有效地实现动态立体视觉匹配.针对这一问题,提出的方法是对图像分割边缘构建动态贝叶斯网,结合贝叶斯学习并充分利用其学习所获得的图像空间概率模型变化演进的规律,得到较准确、平滑地图分割的动态结果,以此作为基元间的对应性,在边缘区域进行置信传播,实现图像的动态立体视觉匹配.
提齣圖像特徵空間概率分佈參數時變的立體視覺匹配問題.立體視覺匹配算法通常是針對時不變提齣的.因此,對于概率分佈時變的圖像特徵空間而言,這些方法均不能有效地實現動態立體視覺匹配.針對這一問題,提齣的方法是對圖像分割邊緣構建動態貝葉斯網,結閤貝葉斯學習併充分利用其學習所穫得的圖像空間概率模型變化縯進的規律,得到較準確、平滑地圖分割的動態結果,以此作為基元間的對應性,在邊緣區域進行置信傳播,實現圖像的動態立體視覺匹配.
제출도상특정공간개솔분포삼수시변적입체시각필배문제.입체시각필배산법통상시침대시불변제출적.인차,대우개솔분포시변적도상특정공간이언,저사방법균불능유효지실현동태입체시각필배.침대저일문제,제출적방법시대도상분할변연구건동태패협사망,결합패협사학습병충분이용기학습소획득적도상공간개솔모형변화연진적규률,득도교준학、평활지도분할적동태결과,이차작위기원간적대응성,재변연구역진행치신전파,실현도상적동태입체시각필배.
