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在存在異常值、噪聲或缺失點的情況下，損壞的點集中很難區分異常點與正常點，并且點集之間的匹配關系也會受到這些異常點的影響。基于正常點之間存在某種聯系以及正常點與異常點之間存在差異的先驗知識，提出將點集間匹配關系的估計問題模型化為機器學習的過程。首先，考慮到兩個正常點集之間的誤差特征，提出了一種基于深度信念網絡（ DBN）的學習方法來訓練具有正常點集的網絡；然后，使用訓練好的DBN測試損壞的點集，根據設置的誤差閾值在網絡輸出端就可以識別異常值和不匹配的點。對存在噪聲和缺失點的2D、3D點集所做的匹配實驗中，利用模型預測樣本的結果定量評估了點集間的匹配性能，其中匹配的精確率可以達到94qo以上。實驗結果表明，所提算法可以很好地檢測點集中的噪聲，即使在數據缺失的情況下，該算法也可以識別幾乎所有的匹配點。
點集配準是計算機視覺、醫學圖像分析、模式識別和信號處理的基本和關鍵問題之一。點集配準的目標是找到兩個點集之間的正確匹配關系，并確定出能對準它們的空間變換。通常從圖像中提取或由3D掃描儀生成的點集所表示的物體表面，由于測量方法的可變性、實驗誤差、光照變化等因素，不可避免地在圖像采集和特征提取的過程中產生噪聲、異常值和缺失點。因此，點集配準問題面臨著一些挑戰，最關鍵的挑戰之一是能否在存在異常值、缺失點和噪聲的情況下建立正確的匹配關系。
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