论文研究-结合SURF算子和极线约束的柑橘立体图像对匹配.pdf

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文件名称：论文研究-结合SURF算子和极线约束的柑橘立体图像对匹配.pdf
文件大小：680KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-10-02 07:07:45
论文研究 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的几何方法是一种基于SVM计算过程中几何意义出发的求解方法。利用其几何特点，比较直观地对其基本算法的构建过程进行了分析。两凸包相对位置可以简要地归纳成5类，且在该类算法迭代过程最优点多在顶点和边界上，该类算法在第一次迭代就可能达到边界（最优点）；该类算法的手动单步模拟计结果揭示：很多情况下，该类算法迭代过程的投影并不成功，虽不影响解法的最终结果，但会影响迭代效率；基于几何的分析，给出软SK软算法的两种改进思路（Backward-SK和Forward-SK思路），并进行了仿真比较计算。实验表明，该方法计算效果与原思路相似，但是计算过程理解更加直观。