Model Globally, Match Locally: Efficient and Robust 3D Object Recognition 中文翻译 ；原网页为：http://campar.in.tum.de/pub/drost2010CVPR/drost2010CVPR.pdfHash table I1. n A (m1,m2) F i.11 m;, (Key to (ms, m6) F1=m2 hash table 图2.(a)两个定向点的点对特征F.分量F1被设置为点F2和F3与法

在盲源分离和独立成分分析中,峭度是衡量随机信号非高斯性的常用对比准则,通过不同类型的算法对其进行优化,找到非高斯性极大值点,即实现了源信号的提取或分离。例如,基于峭度的快速不动点算法,它是一种收敛速度很快的算法。最近,Marc Castella等人提出了一类基于所谓"参考信号"的对比准则,以及对应的梯度最大化优化算法,这些算法具有很好的收敛性能。受其启发,文章以一种类似的方式将"参考信号"思想应用到峭度中,得到一种新颖的对比函数,并基于该新峭度对比函数,提出了一种新的快速不动点算法。与经典的基于