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Fundamental matrix estimation by multiobjective genetic algorithm with Taguchi's method

机译：Taguchi方法的多目标遗传算法基本矩阵估计

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We propose a multiobjective genetic algorithm to compute the fundamental matrix, which are the foundation of multiview geometry and calibration in many 3D applications such as 3D reconstruction. The proposed method is a modification of the Intelligent Multiobjective Evolutionary Algorithm (IMOEA) [7] coupled with Taguchi's method [14]. Our design focuses are the fitness assignment of multiple objective functions, the diversity preservation, and the addition of an elite set. Moreover, we propose to include an additional random population besides the original initial population in genetic algorithms. In each generation we replace the random population and select only the non-dominated individuals into the elite set. The proposed method can explore more general solution space and can locate better solutions. We validate the proposed methods by demonstrating the effectiveness of the proposed methods to estimate of the fundamental matrices.
机译：我们提出了一种用于计算基本矩阵的多目标遗传算法，该算法是多视图几何图形和许多3D应用程序（例如3D重建）中校准的基础。提出的方法是对智能多目标进化算法（IMOEA）[7]与田口方法[14]的结合。我们的设计重点是对多个目标函数进行适应性分配，多样性保留以及添加精英集。此外，我们建议在遗传算法中除原始初始种群外还包括其他随机种群。在每一代中，我们都将替换随机种群，并仅将非主导个体选入精英集中。所提出的方法可以探索更多的通用解空间，并且可以找到更好的解。我们通过证明所提出的方法对基本矩阵进行估计的有效性来验证所提出的方法。

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