リモートセンシング - Wikipedia
ポラリメトリー（英語版）によるデスバレー の合成開口レーダー画像。 リモートセンシング (英: remote sensing) とは、原義的には一応、「離れた位置からセンシングすること」（遠隔地からセンサーを使って感知すること）やその手法・技法・技術のことである。広範囲のものを指しうる用語ではあるが、しかしこの用語は大抵はもっと狭義に用いて、人工衛星や航空機などから地球の表面（Earth's surface）付近を観測する技術を指すことが多い[1]。 リモートセンシングには、観測装置（センサー）と、それを上空に運ぶためのプラットフォームが必要である。観測装置としては、写真、放射計、レーザープロファイラー、レーダーなどが使われる。プラットフォームとしては、飛行機、気球、ヘリコプター、人工衛星、自動車などが使われる。 広範囲を観測できる、人が行きにくい場所（危険地域）が観測できる、などの利点が
ロバスト推定 - おべんきょうwiki
通常測定値には必ず誤差が含まれる． 測定値の中で想定される誤差範囲内にあるものをインライア， 明らかに誤りであるものをアウトライア，外れ値と呼ぶ． 外れ値が存在することで測定結果からのフィッティングに影響がでるため， 外れ値を排除する必要がある． このような手法がロバスト推定である．
The RANSAC (Random Sample Consensus) Algorithm
The RANSAC (Random Sample Consensus) Algorithm Robert B. Fisher The RANSAC algorithm [1] is an algorithm for robust fitting of models in the presence of many data outliers. The algorithm is very simple. Given a fitting problem with parameters , estimate the parameters. Assume: The parameters can be estimated from N data items. There are M data items in total. The probability of a randomly selected
Random sample consensus - Wikipedia
Random sample consensus (RANSAC) is an iterative method to estimate parameters of a mathematical model from a set of observed data that contains outliers, when outliers are to be accorded no influence on the values of the estimates. Therefore, it also can be interpreted as an outlier detection method.[1] It is a non-deterministic algorithm in the sense that it produces a reasonable result only wit
Sorry we got you lost… – Artificial Intelligence Center
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因果応報 |多数の画像からのシーン復元 (n-view geometry)
多数の画像(n-view)からのシーン復元に対する様々なアプローチが研究されている。 ＃4焦点以上のテンソルベースのシーン復元は殆ど使用されていない。 ＃内部拘束に従ったテンソルの計算が難しいためである。 1つの方向性としては、Two/Three-view を用いてシーンを少しずつ復元していく方法である。これに属する方法は、どのような画像シーケンスに対しても使用可能であり、各ステップにおいて適切な2枚(或いは3枚)の画像を選択する事により、殆どの場合成功する。 特別な状況下においてのみ使用可能な方法もある。シーンの｢厚さ(又は深さ)｣が、カメラとシーンの間の距離に比べて小さい場合、"Affine Camera"(アフィンカメラ)を透視投影に対する近似として使用することで、処理を単純化できる。空間点の集合が、n-view (単一のアフィンカメラを含む)から全て可視であるとき、シーンの構造及び
エピポーラ幾何
ステレオ ¢¡¤£ ¥§¦©¨ 1 2 ¤ R TR T C A A C 1 21 2 1 2 1 2 R t • 左右に少し離れた位置に 2 台のカ メラをおくと，それらのカメラの 像は少し異る．その違いはカメラ の相対的な位置と対象表面までの 距離によって決まる． • 左右のカメラの相対的な位置がわ かり，左右のカメラで見ている対 象の対応がつくならば，画像の違 いを用いて距離が逆算できる．この 原理を三角法と呼ぶ． ステレオ，8 点アルゴリズム 1 透視射影 ¢¡¤£ ¥§¦©¨ 1 2 ¤ R TR T C A A C 1 21 2 1 2 1 2 R t • 注目する点のワールド座標での位 置: (X, Y, Z) • この点の画像座標: (u1, v1), (u2, v2) • カメラ
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Microsoft Word - 91－2007112002972726_WG III 4.doc
http://nels.nii.ac.jp/els/110002891460.pdf;jsessionid=46FFDE24A9D97C3BA622F0A473FE90AD?id=ART0003215277&type=pdf&lang=jp&host=cinii&order_no=&ppv_type=0&lang_sw=&no=1237355557&cp=
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Microsoft PowerPoint - 2008_1205_computervision.ppt
Monocular Visual Odometry in Urban Environments Using an Omnidirectional Camera Jean-Philippe Tardif Yanis Pavlidis Kostas Daniilidis GRASP Laboratory, University of Pennsylvania, 3401 Walnut Street, Suite 300C, Philadelphia, PA 19104-6228 {tardifj, pavl
Local Invariant Features
bundle adjustment - Memorandum
局所的バンドル調整を用いた自己運動推定における累積誤差の軽減 | CiNii Research
http://sensor.eng.shizuoka.ac.jp/~yamasita/paper/E/E104Final.pdf