机器视觉中的鲁棒估计技术
在机器视觉的应用中,观测数据常常含有大量的噪声和离群数据,这就需要机器视觉算法必须具有一定的鲁棒性。由于鲁棒估计方法对离群数据的容忍度强,人们很早就将其与机器视觉结合起来。近年来,鲁棒估计在物体识别,图像恢复与分割,运动分析,三维重建等机器视觉领域取得了广泛的应用。本文主要回顾了各种应用于机器视觉领域的鲁棒估计方法,列举了几个鲁棒估计技术在机器视觉方面的应用实例,并预测了该技术今后的发展趋势。
鲁棒估计 机器视觉 参数化模型 崩溃点 离群数据 图像恢复
蔡小秧 陈文楷
北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京 100022
国内会议
浙江宁波
中文
1230-1235
2007-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）