Statistical Bias of Conic Fitting and Renormalization
Statistical Bias of Conic Fitting and Renormalization
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DOI：
10.1109/34.276132
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发表时间：
1994-03
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
K. Kanatani
中科院分区：
文献类型：
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作者：
K. Kanatani
利用N向量的协方差矩阵建立了噪声的统计模型，指出最小二乘二次二次曲线拟合在统计上是有偏差的。我们提出了一种新的拟合方案，称为重整化，通过自动调整噪声来计算无偏估计。讨论了与现有方法的关系，并使用真实数据和合成数据对我们的方法进行了测试。>；
Introducing a statistical model of noise in terms of the covariance matrix of the N-vector, we point out that the least-squares conic fitting is statistically biased. We present a new fitting scheme called renormalization for computing an unbiased estimate by automatically adjusting to noise. Relationships to existing methods are discussed, and our method is tested using real and synthetic data. >