Minimizing the object space error for pose estimation: towards the most efficient algorithm
Minimizing the object space error for pose estimation: towards the most efficient algorithm
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最小化姿态估计的对象空间误差：走向最有效的算法
DOI：
10.22436/jnsa.010.10.34
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发表时间：
2017-10
影响因子：
--
通讯作者：
Ping Li
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yingwei Han;Yong Xia;Ping Li
在本文中，我们提出了一个有效的分支定界算法全局最小化的对象空间的相机姿态估计误差。其核心思想是重新制定的姿态估计模型使用最佳拉格朗日乘子。数值模拟结果表明，我们的算法通常终止于第一次迭代，并找到一个次优解。此外，我们的算法的效率证明了一个全面的数值比较与两个著名的ecologistics。我们还展示了我们的算法的计算能力，通过比较它与最先进的全局优化包BARON。©2017版权所有。
In this paper, we present an efficient branch-and-bound algorithm to globally minimize the object space error for the camera pose estimation. The key idea is to reformulate the pose estimation model using the optimal Lagrangian multipliers. Numerical simulation results show that our algorithm usually terminates in the first iteration and finds an -suboptimal solution. Furthermore, the efficiency of our algorithm is demonstrated by a comprehensive numerical comparison with two well-known heuristics. We also demonstrate the computational power of our algorithm by comparing it with the state-of-the-art global optimization package BARON. c ©2017 All rights reserved.
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DOI：
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发表时间：
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期刊：
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影响因子：
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作者：
通讯作者：
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DOI：
10.1109/34.862199
发表时间：
2000-06-01
影响因子：
23.6
作者：
Lu, CP;Hager, GD;Mjolsness, E
通讯作者：
Mjolsness, E
DOI：
10.1109/tpami.2012.41
发表时间：
2012-07-01
影响因子：
23.6
作者：
Li, Shiqi;Xu, Chi;Xie, Ming
通讯作者：
Xie, Ming
影响因子：
1.1
作者：
K. Anstreicher;Xin Chen;Henry Wolkowicz;Ya-xiang Yuan
通讯作者：
K. Anstreicher;Xin Chen;Henry Wolkowicz;Ya-xiang Yuan
影响因子：
10.6
作者：
M. Sarkis;K. Diepold
通讯作者：
M. Sarkis;K. Diepold