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上传时间: 2021-03-20
详细说明：对于刚性点集配准，传统的迭代最近点（ICP）算法是准确且快速的，但无法处理仿射情况。本文改为介绍一种新的基于lie群的广义ICP算法，用于mD点集的仿射配准。首先，利用奇异值分解技术，将仿射变换分解为三个特殊矩阵，然后对其进行约束。然后，在仿射ICP算法的每个迭代步骤中，通过李群的指数映射及其泰勒逼近来表示这些矩阵。这样，仿射配准问题最终简化为二次编程问题。通过解决这个二次问题，新算法从任何给定的初始参数单调收敛到局部最小值。因此，为了达到所需的最小值，需要良好的初始参数和约束条件，这些参数和约束条件可以通过独立的成分分析成功地估算出来。该新算法与形状表示和特征提取无关，因此它是用于mD点集的仿射配准的通用框架。实验结果表明，与传统的ICP算法和最新技术相比，该算法具有鲁棒性和效率。
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