自适应的尺度估计及鲁棒的类熵模型拟合算法

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自适应的尺度估计及鲁棒的类熵模型拟合算法

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自适应的尺度估计及鲁棒的类熵模型拟合算法

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-12页
第一章绪论	第12-17页
· 研究的背景、目的和意义	第12-14页
· 鲁棒模型拟合中的主要研究内容	第14-15页
· 本文的结构	第15-17页
第二章鲁棒模型拟合算法回顾	第17-38页
· 内点、离群点和崩溃点	第17-18页
· 统计学中传统的模型拟合算法	第18-22页
· 最小二乘法	第19-20页
· 最小中位数平方法和加权的最小二乘法	第20-21页
· 最小剪枝二乘法	第21-22页
· 单结构模型拟合	第22-29页
· RANSAC	第22-23页
· ALKS	第23-25页
· RESC	第25-26页
· ASSC	第26-29页
· 多结构模型拟合	第29-34页
· multiRANSAC算法	第29-31页
· J-linkage算法	第31-32页
· KF算法	第32-34页
· 采样问题	第34-36页
· 基于空间局部性的方法	第35页
· 基于对应点对匹配分数的方法	第35-36页
· 局部优化方法	第36页
· 基于残差排序的条件采样	第36页
· 本章总结	第36-38页
第三章自适应的内点噪声尺度估计	第38-47页
· 鲁棒尺度估计算法及其性能评估	第38-42页
· AIKOSE鲁棒尺度估计算法	第42-44页
· AIKOSE算法性能评估	第44-45页
· 本章总结	第45-47页
第四章 ASEE和AMSAC鲁棒模型拟合算法	第47-60页
· ASEE算法	第47-49页
· ASEE算法性能评估	第49-54页
· 针对手工产生数据的直线拟合	第49-52页
· 针对真实数据的直线拟合	第52-54页
· AMSAC算法	第54-56页
· AMSAC算法性能评估	第56-59页
· 直线拟合	第56-58页
· 基于单应矩阵的分割	第58-59页
· 本章总结	第59-60页
第五章全文总结及展望	第60-62页
· 全文总结	第60-61页
· 未来展望	第61-62页
参考文献	第62-68页
硕士期间发表的论文	第68-69页
致谢	第69页

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