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利用人工神经网络对复杂非线性映射关系的强大逼近能力,对双目视觉三维测量系统中的摄像机进行隐式标定.通过高精度的数控移动工件台获取密集的样本数据,并在神经网络训练过程中采用贝叶斯正则化方法.实验表明,神经网络具有很好的推广能力,标定后的系统具有很高的三维测量精度.
基于BP神经网络的双目视觉系统摄像机标定
【摘 要】
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利用人工神经网络对复杂非线性映射关系的强大逼近能力,对双目视觉三维测量系统中的摄像机进行隐式标定.通过高精度的数控移动工件台获取密集的样本数据,并在神经网络训练过程中采用贝叶斯正则化方法.实验表明,神经网络具有很好的推广能力,标定后的系统具有很高的三维测量精度.
【机 构】
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华中科技大学
【出 处】
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机械与电子
【发表日期】
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2005年12期
【基金项目】
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中国科学院资助项目，中国科学院资助项目，中南大学校科研和教改项目
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