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Statistical Optimization for Geometric Computation: Theory and Practice

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.

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