[Multiple View Geometry] Iterative minimization (반복최소화 방법)

출처 : 컴퓨터비전을 위한 다중시점 기하학

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기하 비용함수 최소화 방법 (반복 방법)

• 단점
  • 선형 알고리즘에 비해 계산속도가 더 느림
  • 초기값 필요함
  • 수렴하지 않을 수 있음
  • local minima로 수렴할 수 있음
  • 반복의 정지조건을 결정해야함
• 단계
  • 비용함수 선택 (예: 마할라노비스 거리)
    • 한 이미지의 오차
    • 대칭전송 오차
    • 재사영오차
    • 샘프슨 근사 (재사영 오차의 단점 보완)
  • 계산할 변환을 매개변수로 표현
  • 함수 지정 (매개변수와 가장 가까운 점을 어느 함수에서 찾을 것인가?)
  • 초기값 계산
  • 초기값에서 시작하여 비용함수를 최소화하는 값으로 반복계산

 

 

 

마할라노비스 거리를 이용하여 Homography matrix를 추정할 경우

샘프슨 오차를 이용하여 Homography matrix term을 추정할 경우