特征歸一化的方法 線性歸一化 零均值歸一化
常用歸一化方法 1）. 線性歸一化，線性歸一化會把輸入數據都轉換到[0 1]的范圍，公式如下 該方法實現對原始數據的等比例縮放，其中Xnorm為歸一化后的數據，X為原始數據，Xmax、Xmin分別為原始數據集的最大值和最小值。 優點：通過利用變量取值的最大值和最小值將原始數據轉換為界於 ...
原文：slam中特征點歸一化原因以及方法
簡述 在計算H或者F矩陣的時候需要對特征點進行坐標變換，稱之為歸一化。 原因 前輩發現計算單應矩陣時變換特征點的坐標會得到更好的效果，包括坐標的平移和尺度縮放，並且這一步驟必須放在DLT之前。DLT之后再還原到原坐標系。 書本指出歸一化與條件數確切的說是DTL矩陣A的第一個和倒數第二個奇異值的比例有關。有充分證據表明在精確數據和無限精度的算術運算條件下，歸一化並不起作用，但是有噪聲存在時解將偏離 ...
2019-07-16 11:09 0 571 推薦指數：
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