幾何学的当てはめの厳密な最尤推定の統一的計算法

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2009-03-25
• タイトル: 幾何学的当てはめの厳密な最尤推定の統一的計算法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Unified Computation of Strict Maximum Likelihood for Geometric Fitting
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 研究論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 岡山大学大学院自然科学研究科
• 著者所属: 豊橋技術科学大学情報工学系
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, Okayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information and Computer Sciences, Toyohashi University of Technology
• 著者名: 金谷, 健一; 菅谷, 保之
• 著者名(英): Kenichi, Kanatani; Yasuyuki, Sugaya
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では幾何学的当てはめの厳密な最尤推定の計算法を統一的に示す．従来はデータを計算に都合の良い形に変換した空間において正規分布に従うノイズが仮定されていたが，本論文では元のデータ空間での正規分布ノイズを仮定する．そして，その最尤推定の計算を従来の方法の反復に帰着させる統一的な手法を提案する．例としてこれを楕円の当てはめと基礎行列の計算に適用する．さらに，この方法が最適補正にも応用可能であり，楕円への垂線やステレオ画像からの三角測量の計算法が得られることを示す．過去にはこれらは個別に研究されていたが，本論文によってこれらが統一的に導かれることが示される．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: A new numerical scheme is presented for strictly computing maximum likelihood (ML) of geometric fitting problems. While conventional methods first transform the data into a computationally convenient form and then assume Gaussian noise in the transformed space, our method assumes Gaussian noise in the original data space. It is shown that the strict ML solution can be computed by iteratively using conventional methods. Then, our method is applied to ellipse fitting and fundamental matrix computation. Our method also encompasses optimal correction, computing, e.g., perpendiculars to an ellipse and triangulating stereo images. In the past, such applications have been studied individually. Our method generalizes them from a unified point of view.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11560603
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2, 号 1, p. 53-62, 発行日 2009-03-25
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7810
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会