論文の概要: Robust Ellipse Fitting Based on Maximum Correntropy Criterion With Variable Center

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12915v1
• Date: Mon, 24 Oct 2022 01:59:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 17:39:22.430308
• Title: Robust Ellipse Fitting Based on Maximum Correntropy Criterion With Variable Center
• Title（参考訳）: 可変中心を持つ最大コレントロピー基準に基づくロバスト楕円フィッティング
• Authors: Wei Wang, Gang Wang, Chenlong Hu, and K. C. Ho
• Abstract要約: 我々は,コネレンをベースとした外接点に頑健な楕円嵌合法を開発した。 提案手法は, シミュレーションデータと実画像の両方において, 既存の手法よりも有意に優れた性能を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.20786549560683
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The presence of outliers can significantly degrade the performance of ellipse fitting methods. We develop an ellipse fitting method that is robust to outliers based on the maximum correntropy criterion with variable center (MCC-VC), where a Laplacian kernel is used. For single ellipse fitting, we formulate a non-convex optimization problem to estimate the kernel bandwidth and center and divide it into two subproblems, each estimating one parameter. We design sufficiently accurate convex approximation to each subproblem such that computationally efficient closed-form solutions are obtained. The two subproblems are solved in an alternate manner until convergence is reached. We also investigate coupled ellipses fitting. While there exist multiple ellipses fitting methods that can be used for coupled ellipses fitting, we develop a couple ellipses fitting method by exploiting the special structure. Having unknown association between data points and ellipses, we introduce an association vector for each data point and formulate a non-convex mixed-integer optimization problem to estimate the data associations, which is approximately solved by relaxing it into a second-order cone program. Using the estimated data associations, we extend the proposed method to achieve the final coupled ellipses fitting. The proposed method is shown to have significantly better performance over the existing methods in both simulated data and real images.
• Abstract（参考訳）: 外れ値の存在は楕円嵌合法の性能を著しく低下させることができる。 本研究では,ラプラシアンカーネルを用いた可変中心(MCC-VC)による最大コレントロピー基準に基づいて,オフレーヤに対して堅牢な楕円嵌合法を開発した。 単一楕円フィッティングでは、非凸最適化問題を定式化し、カーネルの帯域幅と中心を2つのサブプロブレムに分割し、1つのパラメータを推定する。 計算効率の良い閉形式解が得られるように,各部分問題に対する十分正確な凸近似を設計できる。 2つのサブプロブレムは収束に到達するまで別の方法で解決される。 また,結合楕円の適合性についても検討した。 連結楕円嵌合に使用できる複数の楕円嵌合法が存在するが, 特殊構造を利用した2つの楕円嵌合法を開発した。 データ点と楕円点の間に未知の関連があり、各データ点に対する関連付けベクトルを導入し、非凸混合整数最適化問題を定式化し、データ関係を推定する。 推定データアソシエーションを用いて,提案手法を拡張し,最終的な結合楕円性を実現する。 提案手法は, シミュレーションデータと実画像の両方において, 既存の手法よりも優れた性能を示す。

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