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基于分割区间LS-SVM的摄像机标定摄像机标定最小二乘支持向量机分隔区间计算机视觉 BP 神经网络 2009/12/28

利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)可以不考虑摄像机具体的内部参数和外部参数实现摄像机的标定。由于镜头的畸变主要由径向畸变引起，根据摄像机畸变特点对畸变区域进行划分，提出一种基于分割区间LS-SVM的摄像机标定法，对不同的畸变区域进行单独处理。该方法与BP神经网络和基本LS-SVM预测结果对比表明，分割区间LS-SVM摄像机标定法误差小、速度快、标定精度高。