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在存在異常值、噪聲或缺失點的情況下，損壞的點集中很難區(qū)分異常點與正常點，并且點集之間的匹配關(guān)系也會受到這些異常點的影響。基于正常點之間存在某種聯(lián)系以及正常點與異常點之間存在差異的先驗知識，提出將點集間匹配關(guān)系的估計問題模型化為機器學習的過程。首先，考慮到兩個正常點集之間的誤差特征，提出了一種基于深度信念網(wǎng)絡（ DBN）的學習方法來訓練具有正常點集的網(wǎng)絡；然后，使用訓練好的DBN測試損壞的點集，根據(jù)設置的誤差閾值在網(wǎng)絡輸出端就可以識別異常值和不匹配的點。對存在噪聲和缺失點的2D、3D點集所做的匹配實驗中，利用模型預測樣本的結(jié)果定量評估了點集間的匹配性能，其中匹配的精確率可以達到94qo以上。實驗結(jié)果表明，所提算法可以很好地檢測點集中的噪聲，即使在數(shù)據(jù)缺失的情況下，該算法也可以識別幾乎所有的匹配點。
點集配準是計算機視覺、醫(yī)學圖像分析、模式識別和信號處理的基本和關(guān)鍵問題之一。點集配準的目標是找到兩個點集之間的正確匹配關(guān)系，并確定出能對準它們的空間變換。通常從圖像中提取或由3D掃描儀生成的點集所表示的物體表面，由于測量方法的可變性、實驗誤差、光照變化等因素，不可避免地在圖像采集和特征提取的過程中產(chǎn)生噪聲、異常值和缺失點。因此，點集配準問題面臨著一些挑戰(zhàn)，最關(guān)鍵的挑戰(zhàn)之一是能否在存在異常值、缺失點和噪聲的情況下建立正確的匹配關(guān)系。
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