| 講演名 | 2012/1/12 超精度くりこみ法(実世界センシングとその応用) 金谷 健一, アルシャラドカー アリ, チェルノフ ニコライ, 菅谷 保之, |
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| 抄録(和) | コンピュータビジョンの幾何学的推定を最小化原理によらない方法として重み反復法とくりこみ法を再定式化する.そして,くりこみ法の精度をさらに高める「超精度くりこみ法」を提案し,次のことを示す.重み反復法は最小二乗法を初期解とし,くりこみ法はTaubin法を初期解とし,超精度くりこみ法は超精度最小二乗法を初期解とし,重みを反復更新するものであり,すべて解の共分散行列は高次の誤差項を除いて理論限界に一致する.重み反復法は偏差が大きく,くりこみ法は偏差が小さいが,超精度くりこみ法は高次の誤差項を除いて偏差が存在しないので,最も高精度とされる最尤推定より高精度である. |
| 抄録(英) | We reformulate iterative reweight and renormalization for geometric estimation in computer vision and propose "hyper-renormalization", further improving renormalization. We show the following: Iterative reweight starts from least squares, renormalization starts from the Taubin method, and hyper-renormalization starts from HyperLS. For all, the covariance matrix of the resulting solution achieves the theoretical limit except for high order noise terms. Iterative reweight yields large bias, and renormalization substantially reduces bias, while hyper-renormalization produces no bias achieves the theoretical limit except for high order noise terms and hence is more accurate than maximum likelihood, which is widely regarded as the best method. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | Vol.2012-CVIM-180 No.23 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MVE |
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| 開催期間 | 2012/1/12(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Media Experience and Virtual Environment (MVE) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 超精度くりこみ法(実世界センシングとその応用) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Hyper-Renormalization |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 金谷 健一 / KENICHI KANATANI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 岡山大学大学院自然科学研究科 Department of Computer Science, Okayama University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | アルシャラドカー アリ / ALI AL-SHARADQAH |
| 第 2 著者 所属（和/英） | ミシシッピー大学数学科 Department of Mathematics, University of Mississippi |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | チェルノフ ニコライ / NIKOLAI CHERNOV |
| 第 3 著者 所属（和/英） | アラバマ大学数学科 Department of Mathematics, University of Alabama |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 菅谷 保之 / YASUYUKI SUGAYA |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学時報工学系 Department of Information and Computer Sciences, Toyohashi University of Technology |
| 発表年月日 | 2012/1/12 |
| 資料番号 | Vol.2012-CVIM-180 No.23 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | 380 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |