Gaussian blandning anpassning är en familj av metoder som ofta används för att på ett robust sätt lösa punkt-set registreringsproblem. Eftersom de använder lokal optimering är de mottagliga för lokala minima och kan bara garantera lokal optimalitet. Följaktligen är deras noggrannhet starkt beroende av initialiseringens kvalitet. I detta dokument presenteras den första globalt optimala lösningen på problemet med 3D-fast Gaussian blandningsjustering under L 2-avståndet mellan blandningar. Algoritmen, som heter GOGMA, använder en gren-och-bundet tillvägagångssätt för att söka i utrymmet för 3D stela rörelser SE(3), vilket garanterar global optimalitet oavsett initiering. Geometrin i SE(3) användes för att hitta nya övre och nedre gränser för den objektiva funktionen och lokal optimering integrerades i systemet för att påskynda konvergensen utan att den optimala garantin upphävdes. Utvärderingen stödde empiriskt det optimala beviset och visade att metoden utfördes mycket robustare på två utmanande datauppsättningar än en befintlig globalt optimal registreringslösning.
Campbell och Petersson REF använde GOGMA för att få den globalt optimala omvandlingen med hjälp av en gren och bunden strategi för att inte vara sårbar för lokalt minimum.
GOGMA: Globally-Optimal Gaussian Mixture Alignment
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}