随机并行梯度下降图像匹配方法
On the Image Matching Method based on Stochastic Paralelle Gradient Descent作者机构：国防科技大学光电科学与工程学院湖南长沙410073
出 版 物：《实验力学》 (Journal of Experimental Mechanics)
年 卷 期：2013年第28卷第6期
页 面：663-668页
核心收录：
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
摘 要：基于灰度的图像匹配方法具有匹配精度高等优点,但在实时性方面还存在不足。本文提出一种基于随机并行梯度下降优化算法的快速图像匹配方法,该方法同时对匹配图像间所有的变形参数施加相互统计独立的随机扰动,然后计算扰动前后待匹配图像间性能评价函数的改变量,并用这一改变量对变形参数进行更新,进行迭代运算,最终实现快速的最优变形参数估计及图像匹配。将SPGD匹配方法用于对仿真和真实的图像序列中的目标进行跟踪,均证明了该匹配方法能进行正常匹配,匹配精度和最小二乘方法相当,但速度要较最小二乘匹配方法快。
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