Zusammenfassung
Kern dieses Beitrags ist (in Erweiterung von [6]) die statistische Analyse des 8 + n-Punkte Algorithmus’ zur Bestimmung der Fundamentalmatrix. Dadurch gelingt es, eine Verbesserung dieses als sehr empfindlich geltenden Verfahrens zu erreichen, die über die Wirkung der von Hartley vorgeschlagenen Normalisierungstransformationen hinausgeht. An dem hier betrachteten „klassischen“Vision-Problem wird deutlich, daß die möglichst genaue statistische Analyse des Fehlerverhaltens eines Algorithmus’ keine akademische Fingerübung, sondern eine zwingende Notwendigkeit auf dem Weg zu zuverlässigen und praxistauglichen Verfahren ist.
This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Preview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Literatur
Demmel, J.W.: The smallest perturbation of a submatrix which lowers the rank and constrained total least squares problems. SI AM J. Numer. Anal. 24
Golub, G.H.; Hoffman, A.; Stewart, G.W.: A Generalization of the Eckart-Young- Mirsky Matrix Approximation Theorem, Linear Algebra and its Applications, 88 /89: 317–327, 1987
Hartley, R.I.: In defence of the 8-point-algorithm. IEEE Trans, on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 19, no. 6, June 1997.
van Huffel, S., Vandewalle, J.: The Total Least Squares problem: Computational aspects and analysis. SI AM (Society for Industrial and Applied Mathematics), Philadelphia, 1991
Longuet-Higgins, H.C.: A computer algorithm for reconstructing a scene from two projections. Nature, vol. 293, September 1981, S. 433–435
Mühlich, M.; Mester, R.: The Role of Total Least Squares in Motion Analysis. Proc. ECCV’98 (Vol.2), Springer, 1998
Strang, G: Linear algebra and its applications. 3rd edition, Harcourt Brace Jovanovich, Inc., 1988.
Tsai, R.Y.; Huang, T.S.: Uniqueness and estimation of three-dimensional motion parameters of rigid objects with curved surfaces. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine intelligence, vol. 6, pp. 13–27, 1984
Author information
Authors and Affiliations
Editor information
Editors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 1998 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
About this paper
Cite this paper
Mühlich, M., Mester, R. (1998). Ein verallgemeinerter Total Least Squares-Ansatz zur Schätzung der Epipolargeometrie. In: Levi, P., Schanz, M., Ahlers, RJ., May, F. (eds) Mustererkennung 1998. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-72282-0_38
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-72282-0_38
Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-540-64935-9
Online ISBN: 978-3-642-72282-0
eBook Packages: Springer Book Archive