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SPGD图像匹配的方法性能及参数选取优化策略
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作者 李松洋 伏思华 +3 位作者 尹世亮 龙学军 王三宏 韩海涛 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期109-117,共9页
随机并行梯度下降(SPGD)图像匹配方法是一种全新的图像匹配方法,该方法同时对所有的变形参数施加相互统计独立的随机扰动,并以相关系数随机梯度分量代替真实的梯度分量进行迭代运算,使之能够快速地得到最优参数估计。扰动幅度和增益系... 随机并行梯度下降(SPGD)图像匹配方法是一种全新的图像匹配方法,该方法同时对所有的变形参数施加相互统计独立的随机扰动,并以相关系数随机梯度分量代替真实的梯度分量进行迭代运算,使之能够快速地得到最优参数估计。扰动幅度和增益系数选取是该方法亟需解决的关键性问题,目前能否对不同的变形情况选取相同的具有普遍适应性的预设参数,或是需要对不同的变形情况自适应更新参数以达到最优化匹配效果都还没有得到较好的回答。本文一方面探索该方法在不同预设条件下的极限匹配性能;另一方面初步总结出扰动幅度和增益系数对该方法匹配性能影响的规律,在此基础上研究了分级参数更新策略,使该问题得到进一步解决。 展开更多
关键词 随机并行梯度下降 图像匹配 扰动幅度 增益系数 极限匹配性能 目标跟踪
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