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基于神经网络的三维物体姿态测定 总被引：2，自引：0，他引：2
利用单幅图象中物体的三条边与模型中的三条对应边，可求出三维物体姿态，但解不唯一，通过将这些可能姿态所产生的图象与实际图象匹配，可求出唯一正确姿态。二维图象特征对应问题是个ＮＰ完全问题，存在组合爆炸的困难，为此，我们把特征对应问题看作一个组合优化问题，利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络成功解决这一组合优化问题，该算法通用性强，而且适合于并行实现，文中给出了在ＶＩ－ＣＯＭ图象处理系统上对人造图象和实际图象进行的 相似文献
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