Performance evaluation of iterative geometric fitting algorithms
Performance evaluation of iterative geometric fitting algorithms
复制标题
迭代几何拟合算法的性能评估
DOI：
10.1016/j.csda.2007.05.013
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发表时间：
2007
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Y. Sugaya
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
K. Kanatani;Y. Sugaya
比较了几种典型的计算机视觉几何拟合数值格式的收敛性能。首先，陈述了问题和相关的九广铁路下限。然后介绍了三种著名的拟合算法：FNS、HEIV和重整化算法。对于这些，我们增加了一种特殊的高斯-牛顿迭代。对于迭代的初始化，测试了随机选择、最小二乘和Taubin方法。对基本矩阵计算和椭圆拟合进行了仿真，揭示了每种方法的不同特点。
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.
基于互补单开环谐振器 (CSSRR) 的超材料旋转传感器
DOI：
10.1080/09205071.2018.1465480
发表时间：
2018-01-01
影响因子：
1.3
作者：
Rao, Fang;Yu, Zetai;Yang, Helin
通讯作者：
Yang, Helin