【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2015年第32卷第9期 413-416页,共4页

【作 者】： 孙丽

【摘 要】 三维动态图像重构过程中，目标物体的特征因发生移动而产生误差，从而降低了三维动态图像重构的精确性。传统的算法不能避免引起目标物体特征移动误差的因素造成的影响。提出采用BP神经网络的三维动态图像重构中的特征移动误差消除方法。利用BP神经网络建立特征移动误差消除模型，对模型中的参数进行训练，利用最速下降学习法可以对模型中各层之间的连接权值进行学习，并反向调节，利用姿态因子对各层的连接权值进行自适应调整，从而使模型的输出误差不断降低，从而降低了特征移动误差。仿真结果表明，利用改进算法能够对三维动态图像重构中的特征移动误差进行消除，提高了三维动态图像重构的精度。