کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
418112 | 681610 | 2007 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Performance evaluation of iterative geometric fitting algorithms
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
The convergence performance of typical numerical schemes for geometric fitting for computer vision applications is compared. First, the problem and the associated KCR lower bound are stated. Then, three well-known fitting algorithms are described: FNS, HEIV, and renormalization. To these, we add a special variant of Gauss–Newton iterations. For initialization of iterations, random choice, least squares, and Taubin's method are tested. Simulation is conducted for fundamental matrix computation and ellipse fitting, which reveals different characteristics of each method.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 52, Issue 2, 15 October 2007, Pages 1208–1222
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 52, Issue 2, 15 October 2007, Pages 1208–1222
نویسندگان
Kenichi Kanatani, Yasuyuki Sugaya,