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在存在異常值、噪聲或缺失點的情況下，損壞的點集中很難區(qū)分異常點與正常點，并且點集之間的匹配關系也會受到這些異常點的影響?；谡｜c之間存在某種聯系以及正常點與異常點之間存在差異的先驗知識，提出將點集間匹配關系的估計問題模型化為機器學習的過程。首先，考慮到兩個正常點集之間的誤差特征，提出了一種基于深度信念網絡（ DBN）的學習方法來訓練具有正常點集的網絡；然后，使用訓練好的DBN測試損壞的點集，根據設置的誤差閾值在網絡輸出端就可以識別異常值和不匹配的點。對存在噪聲和缺失點的2D、3D點集所做的匹配實驗中，利用模型預測樣本的結果定量評估了點集間的匹配性能，其中匹配的精確率可以達到94qo以上。實驗結果表明，所提算法可以很好地檢測點集中的噪聲，即使在數據缺失的情況下，該算法也可以識別幾乎所有的匹配點。
點集配準是計算機視覺、醫(yī)學圖像分析、模式識別和信號處理的基本和關鍵問題之一。點集配準的目標是找到兩個點集之間的正確匹配關系，并確定出能對準它們的空間變換。通常從圖像中提取或由3D掃描儀生成的點集所表示的物體表面，由于測量方法的可變性、實驗誤差、光照變化等因素，不可避免地在圖像采集和特征提取的過程中產生噪聲、異常值和缺失點。因此，點集配準問題面臨著一些挑戰(zhàn)，最關鍵的挑戰(zhàn)之一是能否在存在異常值、缺失點和噪聲的情況下建立正確的匹配關系。
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