特征归一化的方法 线性归一化 零均值归一化
常用归一化方法 1）. 线性归一化，线性归一化会把输入数据都转换到[0 1]的范围，公式如下 该方法实现对原始数据的等比例缩放，其中Xnorm为归一化后的数据，X为原始数据，Xmax、Xmin分别为原始数据集的最大值和最小值。 优点：通过利用变量取值的最大值和最小值将原始数据转换为界于 ...
原文：slam中特征点归一化原因以及方法
简述 在计算H或者F矩阵的时候需要对特征点进行坐标变换，称之为归一化。 原因 前辈发现计算单应矩阵时变换特征点的坐标会得到更好的效果，包括坐标的平移和尺度缩放，并且这一步骤必须放在DLT之前。DLT之后再还原到原坐标系。 书本指出归一化与条件数确切的说是DTL矩阵A的第一个和倒数第二个奇异值的比例有关。有充分证据表明在精确数据和无限精度的算术运算条件下，归一化并不起作用，但是有噪声存在时解将偏离 ...
2019-07-16 11:09 0 571 推荐指数：
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