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点集配准对于多台摄像机的校准，3D重建和识别等非常重要。迭代最近点（ICP）算法对于相同比例的点集配准来说是准确且快速的，但是不能处理不同比例的情况。 取而代之的是，本文介绍一种称为缩放迭代最近点（SICP）算法的新颖方法，该算法将带有边界的缩放矩阵集成到用于缩放配准的原始ICP算法中。 在此算法的每个迭代步骤中，我们都建立了两个mD点集之间的对应关系，然后使用简单快速的迭代算法以及奇异值分解（SVD）方法，并结合了抛物线的性质来计算比例，旋转和平移转换。 已经证明，SICP算法可以从任何给定参数单调收敛到局部最小值。 因此，要达到所需的全局最小值，就需要良好的初始参数，本文通过分析点集的协方差矩阵成功估算了这些参数。 SICP算法与形状表示和特征提取无关，因此通常用于缩放mD点集的配准。 实验结果表明，与标准ICP算法相比，该算法具有较高的效率和准确性。

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图像处理与计算机视觉 基础经典与最近发展 作者是 杨晓冬

在多目标灰狼优化器 (MOGWO) 中，一个固定大小的外部档案被集成到 GWO 中，用于保存和检索帕累托最优解。 该档案已被用于定义社会等级并模拟多目标搜索空间中灰狼的狩猎行为。 主要论文可在此处找到：S. Mirjalili、S. Saremi、SM Mirjalili、L. Coelho，多目标灰狼优化器：一种用于多标准优化的新算法，专家系统与应用程序，印刷中，DOI： http ://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2015.10.039 该算法的单目标版本可以在这里找到： http : //au.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/44974-grey-wolf-optimizer--gwo - 更多信息请见： http : //www.alimirjalili.com/GWO.html 其他相关提交： ht