1) iterative closest contour point algorithm
迭代最近等值线算法
2) iterative contour closed point
等值线最近点迭代算法
1.
The iterative contour closed point(ICCP) matching arithmetic in geomagnetic navigation system is based on the contours to realize the matching location,so detecting contour is indispensable to implement geomagnetic navigation.
地磁导航系统采用等值线最近点迭代算法达到最终匹配定位的目的,等值线最近点迭代算法是在等值线的基础上实现的,因此,等值线的提取是实现地磁导航的"必经之路"。
3) ICP algorithm
迭代最近点算法
1.
In this paper, the reliability of the algorithm of terrain matching based on ICP algorithm was analyzed.
根据迭代最近点算法的原理,从几何直观的角度研究了地形辅助导航系统匹配的可靠性,推导了旋转和平移的可靠性公式,并进行了数字仿真,结果表明,本文推导的可靠性结论是正确的。
2.
As the traditional ICP algorithm is liable to get local minimization problem and have a bad performance of real-time,a BP neural network was presented in the ICP algorithm.
鉴于传统的迭代最近点算法存在着易陷入局部最优的缺陷和实时性不好的问题,提出了一种将BP神经网络引入迭代最近点算法中进行地形匹配的新方法。
4) improved ICP algorithm
改进最近点迭代算法
5) iterative closest point algorithm
最近点迭代(ICP)算法
1.
An improved 3-D shape context is developed to establish corresponding point pairs between current measurement data and previous ones,then the candidate overlapping measurement data are selected,and verified and accurately registered by iterative closest point algorithm.
利用改进的3-Dshape context描述符建立当前测量数据与已获得数据间的匹配点对,得到候选的重叠数据,并用最近点迭代(ICP)算法进行验证和精确配准。
6) optimal threshold iterated algorithm
最佳阈值迭代算法
补充资料：迭代算法
迭代算法
iteration algorithm
迭代算法〔i恤腼吨函d朋;HTep叫“ouH‘~p“仪] 由点到集合的一个映射序列A*所确定的递推算法，其中A*:V一V，V是一个拓扑空间，对于某初始点““任v，可依下式计算点列。“任V， 。“+，一注*。“，儿=o，l，·…(l)称算子(1)为迭代(i把mt沁n)，而序列{。“}为迭代序列(itemti祀s叫uence). 迭代法(jtemtionn犯thod)(或迭代逼近法(me-thod of iterati记appro汕na石on”应用于求下面算子方程的解 通。”f，(2)即某泛函的极小值，求方程Au=又“的本征值和本征向量等，同时也用来证明这些问题解的存在性.如果对于一个初始近似。。，当k一的时:‘~。，则称迭代方法(l)收敛到问题的解u. 求解(2)的线性度量空间V上的算子A*一般由下式构造 注*况几=。七一H*(A。友一f)，(3)其中{H*二V~V}是由某迭代型方法所确定的算子序列.压缩映射原理(c ontraCting .n分pp吨pnn-ciPle)及真摧户，’或著向题的泛函变分极小化方法都是建立在构造形如(l)，(3)的迭代法基础之上.所使用的构造A七的各种方法有Newton法(Newton脸thod)或下降法(d留cent，n祀th(记of)的诸多变形.人们尝试选取H*使得在一定条件下。止~u的快速收敛得到保证，这些条件要求计算机存储空间确定后算子A*u六的数值实现充分简单，有尽可能低的复杂性而且数值稳定.求解线性问题的迭代法得到了很好的发展和深人的研究.该迭代法这里分为线性与非线性两大类.Ga.法(Ga璐nr目兀心)，Sd翻法(Sei-delrr℃th司)，逐次超松弛法(见松弛法(侧公爪沁n1优thod))和带有tle氏皿eB参数的迭代法属于线性方法;变分法(如最速下降法，共扼梯度法和极小偏差法(mi曲nal discrepancyn坦thod))等.见最速下降法(s吹p巴t把ceni，皿thi对of);共扼梯度法(eonju，te脚dients，此山记of)属于非线性方法.最有效的迭代法之一是使用tIe玩IIDeB参数(Che勿shevP~t-ers)，这里A是一个带有〔。，M』上谱的自相伴算子，M>m>0.这个方法提供了关于预先指定的第n步收敛性最优(对谱边界上的给定信息)估计.方法可描述为 “‘+’=“一“*十1(通。
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参考词条