新一代信息技術
一種TOF相機深度數(shù)據(jù)測量誤差校正的ELM空間配準模型方法
本發(fā)明公開了一種基于極限學習機的TOF相機深度數(shù)據(jù)空間配準算法研究,解決了TOF相機深度數(shù)據(jù)測量過程中非線性誤差導致的深度偏移和由于TOF相機測量原理導致的系統(tǒng)性的深度數(shù)據(jù)高估的問題,從而更好地復原真實場景中的深度數(shù)據(jù);采用極限學習機算法所建立的基于TOF深度相機測量誤差校正的ELM空間配準模型具有更高的精度和更強的泛化能力,并且運行速度比傳統(tǒng)神經網絡算法更快。為提高TOF深度相機測量精度提供了一種新的方法和思路;結果表明校正后的深度偏移和誤差得到有效改善。
長春工業(yè)大學
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