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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

14. Accuracy of Geometric Estimation

verfasst von : Kenichi Kanatani, Yasuyuki Sugaya, Yasushi Kanazawa

Erschienen in: Guide to 3D Vision Computation

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

We focus here on algebraic methods for ellipse fitting, fundamental matrix computation, and homography computation described in Chaps. 2, 3, and 6 in a more generalized mathematical framework. We do a detailed error analysis in general terms and derive explicit expressions for the covariance and bias of the solution. The hyper-renormalization procedure is derived in this mathematical framework.

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Literatur
1.
K. Kanatani, Statistical optimization for geometric fitting: Theoretical accuracy bound and high order error analysis. Int. J. Comput. Vis. 80(2), 167–188 (2008)MathSciNetCrossRef
2.
K. Kanatani, A. Al-Sharadqah, N. Chernov, and Y. Sugaya, Renormalization returns: Hyper-renormalization and its applications, inProceedings 12th European Conference on Computer Vision, Firenze, Italy, October 2012 (2012)
3.
K. Kanatani, A. Al-Sharadqah, N. Chernov, Y. Sugaya, Hyper-renormalization: Non-minimization approach for geometric estimation. IPSJ Trans. Comput. Vis. Appl. 6, 143–159 (2014)CrossRef
Metadaten
Titel
Accuracy of Geometric Estimation
verfasst von
Kenichi Kanatani
Yasuyuki Sugaya
Yasushi Kanazawa
Copyright-Jahr
2016
Buch
Guide to 3D Vision Computation

Print ISBN: 978-3-319-48492-1

Electronic ISBN: 978-3-319-48493-8

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-48493-8_14