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アイテム
楕円当てはめの超精度最小二乗法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/62747
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/627479d92636a-0313-4a56-bfeb-f0dc8b600357
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2009 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2009-08-24 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 楕円当てはめの超精度最小二乗法 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Ellipse Fitting by Hyperaccurate Least Squares | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
資源タイプ | technical report | |||||||
著者所属 | ||||||||
岡山大学大学院自然科学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
米国南メソジスト大学電気工学科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
岡山大学大学院自然科学研究科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Department of Computer Science, Okayama University, Japan | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Department of Electrical Engineering, Southern Methodist University, U.S.A. | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Department of Computer Science, Okayama University, Japan | ||||||||
著者名 |
岩元, 祐輝
× 岩元, 祐輝
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著者名(英) |
Yuuki, Iwamoto
× Yuuki, Iwamoto
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 画像から抽出した点列に楕円を当てはめる新しい方法を提案する.基本原理は代数的距離を最小にする最小二乗法である.本論文では,最小二乗法にスケールの正規化の仕方によって解が異なるという問題があることを逆用して,正規化の重みを未知としたまま解の精度を高次の項まで解析し,2 次の偏差項を 0 とするように重みを定める.そして実験によって,これが高精度の解析的手法として知られている Taubin 法よりもさらに精度が高いことを実証する.精度が高い最尤推定は反復を要し,誤差が大きいと反復が収束しないこともあるのに対して,提案手法は解析的方法であり,反復を必要としない. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | This paper presents a new method for fitting an ellipse to a point sequence extracted from images. The basic principle is the least squares, minimizing the algebraic distance. Exploiting the fact that the least-squares solution depends on the way the scale is normalized, we analyze the accuracy to high order terms with the scale normalization weight unspecified and determine the weight so that the second order bias is zero. We demonstrate by experiments that our method is superior to the Taubin method, which is also noniterative and known to be highly accurate. Although the highest accuracy is achieved by maximum likelihood, it requires iterations, which may not converge in the presence of large noise. In contrast, our method analytically computes a solution without iterations. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AA11131797 | |||||||
書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) 巻 2009-CVIM-168, 号 14, p. 1-8, 発行日 2009-08-24 |
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Notice | ||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |