计算智能和神经科学
研究文章

单应性的多目标方法估算

表2

质量度量,从单一的极端值,计算发现,RANSAC NSDE NSGA-II,不同数量异常。
算法 图像对 均方误差
95%的离群值 90%的离群值 85%的离群值
NSDE 数据3 (g)和3 (h) 117.9057 (17.2158) 105.3281 (3.2716) 102.7769 (1.7186)
NSGA-II 146.7161 (3.3511) 140.1202 (13.2941) 122.5373 (22.6950)
RANSAC 135.0995 (17.8106) 103.6220 (2.8878) 100.8954 (1.0529)
NSDE 数据3(我)和3 (j) 70.2051 (14.8488) 52.0970 (0.3064) 51.7556 (0.1016)
NSGA-II 91.8883 (14.9284) 85.6721 (17.6376) 61.3195 (21.0951)
RANSAC 72.2009 (25.6447) 52.1122 (0.2773) 51.8429 (0.1234)
NSDE 数据3 (k)和3(左) 109.3420 (15.7526) 95.9762 (0.4746) 95.7580 (0.0121)
NSGA-II 135.5036 (5.6795) 110.0551 (21.9004) 96.9498 (2.5278)
RANSAC 120.9408 (21.7259) 95.8901 (0.1421) 95.8631 (0.1470)