論文の概要: Optimised Least Squares Approach for Accurate Polygon and Ellipse Fitting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06528v2
• Date: Thu, 19 Oct 2023 08:46:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 19:29:04.409469
• Title: Optimised Least Squares Approach for Accurate Polygon and Ellipse Fitting
• Title（参考訳）: 正確なポリゴンと楕円フィッティングのための最適最小二乗法
• Authors: Yiming Quan, Shian Chen
• Abstract要約: この方法は、合成および実世界のデータセット上で検証される。 提案手法は,コンピュータビジョンおよび幾何学処理への応用において,形状整合のための強力なツールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study presents a generalised least squares based method for fitting polygons and ellipses to data points. The method is based on a trigonometric fitness function that approximates a unit shape accurately, making it applicable to various geometric shapes with minimal fitting parameters. Furthermore, the proposed method does not require any constraints and can handle incomplete data. The method is validated on synthetic and real-world data sets and compared with the existing methods in the literature for polygon and ellipse fitting. The test results show that the method achieves high accuracy and outperforms the referenced methods in terms of root-mean-square error, especially for noise-free data. The proposed method is a powerful tool for shape fitting in computer vision and geometry processing applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,多角形と楕円形をデータ点に合わせるための最小二乗法を提案する。 この方法は、単位形状を正確に近似する三角適合関数に基づいており、最小の適合パラメータを持つ様々な幾何学形状に適用できる。 さらに,提案手法は制約を必要とせず,不完全なデータを処理できる。 この方法は合成および実世界のデータセット上で検証され、ポリゴンおよび楕円フィッティングの文献における既存の方法と比較される。 実験結果から,本手法は高い精度を達成し,特にノイズのないデータに対して,根-平均-二乗誤差の点で基準法を上回った。 提案手法はコンピュータビジョンおよび幾何処理アプリケーションにおける形状適合のための強力なツールである。

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