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哪种立体匹配算法不是全局匹配算法

发布时间:2019-07-21 21:45 来源:未知 编辑:admin

  A. 动态规划:动态规划(英语:Dynamic programming,简称 DP)是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的,通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。

  B. 图割:是「图像分割」(Segmentation)的简称。在计算机视觉领域,图像分割指的是将数字图像细分为多个图像子区域(像素的集合)(也被称作超像素)的过程。图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式,使得图像更容易理解和分析。图像分割通常用于定位图像中的物体和边界(线,曲线等)。更精确的,图像分割是对图像中的每个像素加标签的一个过程,这一过程使得具有相同标签的像素具有某种共同视觉特性。图像分割的结果是图像上子区域的集合(这些子区域的全体覆盖了整个图像),或是从图像中提取的轮廓线的集合(例如边缘检测)。一个子区域中的每个像素在某种特性的度量下或是由计算得出的特性都是相似的,例如颜色、亮度、纹理。邻接区域在某种特性的度量下有很大的不同。

  C. BP:反向传播算法(英语:Backpropagation algorithm,简称:BP算法)是一种监督学习算法,常被用来训练多层感知机。 于 1974 年,Paul Werbos 首次给出了如何训练一般网络的学习算法,而人工神经网络只是其中的特例。不巧的,在当时整个人工神经网络社群中却无人知晓 Paul 所提出的学习算法。直到 80 年代中期,BP算法才重新被 David Rumelhart、Geoffrey Hinton 及 Ronald Williams、David Parker 和 Yann LeCun 独立发现,并获得了广泛的注意,引起了人工神经网络领域研究的第二次热潮。BP算法是对于多层的前向神经网络 Delta 规则的一般化,使用链式法则来迭代的计算每一层的梯度成为可能。BP算法要求每个人工神经元(节点)所使用的激励函数必须是可微的。

  D. SSD:固态硬盘(Solid State Disk、Solid State Drive,简称 SSD)是一种以存储器作为永久性存储器的电脑存储设备。虽然 SSD 已不是使用「碟」来记存数据,而是使用 NAND Flash,也没有用来驱动(Drive)旋转的马达,但是人们依照命名习惯,仍然称为固态硬盘(Solid-State Disk)或固态驱动器(Solid-State Drive)。也有翻译为「固存」(「固态存储器」的简称)。

  展开全部基于局部约束的方法:有区域匹配(主要是基于窗口)、特征匹配(基于特征点,如SIFT)、相位匹配(主要用滤波来做)。

  基于全局约束的方法:主要有动态规划算法、图割算法、人工智能算法、协同算法、置信度传播算法、非线性扩散算法等。

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