一种改进的MLESAC基本矩阵估计算法

为提高基本矩阵估计精度,提出一种改进的随机抽样最大似然估计算法。根据对极距离选择质量较好的原始数据,采用随机抽样一致性方法进行抽样,选择内点数最多的基本矩阵检验原始数据,剔除误差大的匹配点,结合约束条件对匹配集进行检验,以提高匹配集精度。实验结果表明,该算法的估计精度较高,稳定性较好。

基于模拟退火算法的三维人脸匹配方法

基于模拟退火算法,利用深度信息对三维人脸进行匹配和识别。通过具有全局优化能力的模拟退火算法搜索获取全局极值,选择合适的适应度函数MLESAC和SIM控制匹配过程获得识别结果。基于"由粗到细"的思想,分3步匹配三维人脸,并对精准匹配阶段进行改进,通过选择合适的区域和分类器能够更好地应对表情的影响。实验结果表明,模拟退火算法跳出了局部最优解而获得了全局优化解,同时通过选择MLESAC和SIM作为不同匹配阶段的适应度函数能够有效控制匹配过程,提高了识别精准率。