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应用于双线性问题的无变换正则化
1
作者
杨忠根
张振
夏正敏
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第4期536-539,共4页
计算机视觉经常需要解双线性参数估计问题,传统地,这类问题的线性解法是标准的特征值分析算法.通常它使用Hartley变换来实现正则化.通过理论分析和蒙特卡洛实验,证明了所给出的简化特征值分析技术可在无须进行正则化变换的前提下,固有...
计算机视觉经常需要解双线性参数估计问题,传统地,这类问题的线性解法是标准的特征值分析算法.通常它使用Hartley变换来实现正则化.通过理论分析和蒙特卡洛实验,证明了所给出的简化特征值分析技术可在无须进行正则化变换的前提下,固有地同时具备噪声预白化功能和数据正则化功能,因此它不但能给出均方误差相当小的无偏估计,而且具有计算快速、实现简单方便的优点.
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关键词
计算机视觉
双线性参数估计
特征值分解
正则化
简化特征值分解
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职称材料
题名
应用于双线性问题的无变换正则化
1
作者
杨忠根
张振
夏正敏
机构
上海海事大学电子工程系
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第4期536-539,共4页
基金
计算机视觉技术在港口集装箱装卸自动化中的应用基金资助项目(01G02)
文摘
计算机视觉经常需要解双线性参数估计问题,传统地,这类问题的线性解法是标准的特征值分析算法.通常它使用Hartley变换来实现正则化.通过理论分析和蒙特卡洛实验,证明了所给出的简化特征值分析技术可在无须进行正则化变换的前提下,固有地同时具备噪声预白化功能和数据正则化功能,因此它不但能给出均方误差相当小的无偏估计,而且具有计算快速、实现简单方便的优点.
关键词
计算机视觉
双线性参数估计
特征值分解
正则化
简化特征值分解
Keywords
computer vision
bilinear parameter estimation
eigen value decomposition
simplified eigen value decomposition
分类号
TN941.1 [电子电信—信号与信息处理]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应用于双线性问题的无变换正则化
杨忠根
张振
夏正敏
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
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