3次元相似変換の最適計算:ガウス・ニュートン法vs. ガウス・ヘルマート法
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概要
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3 次元データはステレオ視やレンジファインダーなどの 3 次元センサーによって計測されるので不均一な誤差をもつ.本論文ではそのようなデータから 3 次元相似変換 (回転,並進,スケール変化) を最適に計算する方法として,従来は異なる手法とみなされていたガウス・ニュートン法とガウス・ヘルマート法が類似の構造をもつことを指摘し,両者を融合した 「改良ガウス・ヘルマート法」 を提案する.そして,ステレオ視による 3 次元復元シミュレーションを行い,提案法はいずれよりも収束性能がよいことを示す.最後に GPS 測地データを用いて,従来の一様等方誤差モデルでは十分な推定ができないこと,および GPS 測地データには特有の数値計算上の問題があることを指摘する.
- 2011-11-10
著者
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