Statistical Optimization for Geometric Computation: Theory and Practice

di Kenichi Kanatani

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Descrizione

This text discusses the mathematical foundations of statistical inference for building 3-dimensional models from image and sensor data that contain noise -- a task involving autonomous robots guided by video cameras and sensors. The text employs a theoretical accuracy for the optimization procedure, which maximizes the reliability of estimations based on noise data. 1996 edition.

Dettagli del libro

Titolo: Statistical Optimization for Geometric Computation: Theory and Practice
Autore: Kenichi Kanatani
Editore: Dover Publications
Data di Pubblicazione: July 2005
ISBN: 0486443086
ISBN-13: 9780486443089
Pagine: 00509
Reparto: Optical Data Processing

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