基于自适应遗传算法的同名点匹配研究

任富强; 段锁林

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基于自适应遗传算法的同名点匹配研究

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自适应遗传算法与传统遗传算法不同在于其交叉概率和变异概率随个体的适应度值而变化,能够避免陷入局部最优值。本文针对机器人视觉伺服控制中双目图像匹配问题采用了一种基于自适应遗传算法的同名点匹配方法,根据适应度在算法运行的不同阶段的变化情况来自动修正交叉概率和变异概率,以获得全局最优解。仿真结果表明：该算法能减少匹配算法的计算量,提高了匹配的速度和精度。

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来源
《常州大学学报：自然科学版》 |2010年第2期|P.53-57|共5页
作者
任富强; 段锁林;
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作者单位

常州大学信息科学与工程学院,江苏常州213164;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
自适应遗传算法; 同名点匹配; 立体视觉;

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