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基于贝叶斯学生t分布混合的稳健点集匹配  
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【英文篇名】 Robust Point Set Registration Based on Bayesian Student′s t Mixture Model
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【作者】 杨丽娟; 田铮; 温金环; 延伟东;
【英文作者】 Yang Lijuan; Tian Zheng; Wen Jinhuan; Yan Weidong; Department of Applied Mathematics; Northwestern Polytechnical University; State Key Laboratory of Remote Sensing Science; Chinese Academy of Sciences;
【作者单位】 西北工业大学应用数学系; 中国科学院遥感科学国家重点实验室;
【文献出处】 激光与光电子学进展 , Laser & Optoelectronics Progress, 编辑部邮箱 2018年 01期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 遥感; 点集匹配; 变分贝叶斯; 学生t分布混合模型; 异常值; 稳健性;
【英文关键词】 remote sensing; point set registration; variational Bayesian; student′s t mixture model; outliers; robustness;
【摘要】 针对点集匹配中异常值的干扰问题,提出了一种基于贝叶斯学生t分布混合模型(SMM)的稳健仿射点集匹配方法。在贝叶斯框架下,该算法将点集匹配问题模型化为利用SMM进行概率密度估计的问题。通过引入模型参数的近似变分后验分布,目标函数转化为最大化完全数据对数似然的变分下界,利用变分贝叶斯期望最大化(VBEM)算法迭代估计模型参数的变分后验分布。对于学生t分布的自由度参数,通过最大化完全数据的对数似然进行迭代更新,并利用斯特林公式近似计算。通过模拟点集和光学遥感图像的配准实验,验证了该方法的有效性。
【英文摘要】 For the interference problem of outliers on the point set registration,a robust affine point set registration method based on Bayesian student′s t mixture model(SMM)is proposed.Under Bayesian framework,the point set registration problem is formularized as the probability density estimation problem by using the SMM.By introducing the approximate variational posterior distribution,the objective function is converted to maximize the variational lower bound of complete data log-likelihood,and the variational Ba...
【基金】 国家自然科学基金青年科学基金(61201323,61301196);国家自然科学基金面上项目(60972150); 遥感科学国家重点实验室开放基金(OFSLRSS201206); 陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2017JM6026)
【更新日期】 2018-03-05
【分类号】 TP751
【正文快照】 2中国科学院遥感科学国家重点实验室,北京100101点集匹配在图像分析、图像配准和形状匹配等领域中已获得广泛的应用[1-3],通过搜索点集之间的对应关系,估计它们之间的空间变换模型。特征点集的质量直接影响匹配的效果。在实际应用中,由012801-1于图像质量或特征提取方法的不精?

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