在处理受噪声和异常值干扰的数据点时,识别底层模型常导致复杂的多模型拟合问题。提出了一种基于稳健几何模型拟合的快速分割方法,通过将数据点的高阶亲和力投影到图形中,并使用谱聚类进行聚类。为了减少计算成本,引入了一种有效的采样策略,以获取全图的高精度近似。实验结果显示,这种方法在精确性和计算效率上都优于传统的多结构模型拟合技术。
MATLAB代码优化高效成本共同模型拟合与稳健的几何分割
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IEEE CVPR会议论文,普罗维登斯,罗德岛,美国,2012年,标题:Random Cluster Model for Geometric Fitting。
IEEE TPAMI期刊文章,2014年,标题:The Random Cluster Model for Robust Geometric Fitting。
其他相关文献:TT Pham, T.-J. Chin, K. Schindler, 和
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