基于PSO智能优化的SFS三维重构算法研究  

Research on the SFS 3D Reconstruction Algorithm Based on the PSO Intelligent Optimization

作　　者：班晓娟[1] 李欣[1] 宁淑荣[1] 景俊杰[1] 

机构地区：[1]北京科技大学信息工程学院,北京100083

出　　处：《计算机工程与科学》2008年第11期21-24,共4页Computer Engineering & Science

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60503024)

摘　　要：智能优化算法在优化计算、搜索和人工智能方面有着广泛的应用潜力。为了提高三维重构模型的逼真度,本文把智能优化算法中的PSO算法应用在SFS算法改进中,并应用基准测试函数对算法进行仿真比较,最后分析了算法的性能效率与收敛性。可以看出,优化后的SFS算法性能有了显著提高。Particle swarm optimization （PSO） is a new heuristic global optimization technique based on swarm intelligence. To improve the fidelity of 3D reconstruction, this paper uses a PSO algorithm to optimize the SFS algorithm and adopts the basic test function to perform emulation and comparisons. In the end, we analyse the performance and convergence speed of the improved SFS algorithm. Obviously, the method has been proved remarkably.

关 键 词：智能优化算法 PSO算法 SFS算法 算法性能 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.9[自动化与计算机技术—控制科学与工程]