論文の概要: Robust Single Rotation Averaging Revisited
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05388v3
- Date: Mon, 26 Feb 2024 23:10:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 22:30:26.792708
- Title: Robust Single Rotation Averaging Revisited
- Title（参考訳）: 再訪したロバスト単回転平均
- Authors: Seong Hun Lee, Javier Civera
- Abstract要約: 本稿では, 極端に多くの外乱を効率的に処理できるロバストな単回転平均化法を提案する。
本手法は, 高い精度のインレーヤが与えられた場合, 最大99%のアウトレーヤに対して頑健であり, 現状よりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.169174477501976
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work, we propose a novel method for robust single rotation averaging
that can efficiently handle an extremely large fraction of outliers. Our
approach is to minimize the total truncated least unsquared deviations (TLUD)
cost of geodesic distances. The proposed algorithm consists of three steps:
First, we consider each input rotation as a potential initial solution and
choose the one that yields the least sum of truncated chordal deviations. Next,
we obtain the inlier set using the initial solution and compute its chordal
$L_2$-mean. Finally, starting from this estimate, we iteratively compute the
geodesic $L_1$-mean of the inliers using the Weiszfeld algorithm on $SO(3)$. An
extensive evaluation shows that our method is robust against up to 99% outliers
given a sufficient number of accurate inliers, outperforming the current state
of the art.
- Abstract（参考訳）: そこで本研究では, 極端に大きなアウトリアーを効率的に処理できるロバストな単回転平均法を提案する。
我々のアプローチは、測地線距離の総最小二乗偏差(TLUD)コストを最小化することである。
提案手法は3つのステップからなる: まず, 各入力回転をポテンシャル初期解として考慮し, 断続したコード偏差の最小和を求める。
次に、初期解を用いて不整集合を取得し、その和を$L_2$-meanで計算する。
最後に、この推定から始めて、$SO(3)$でWeiszfeldアルゴリズムを用いて、イリヤの測地線$L_1$-meanを反復的に計算する。
広範な評価により,本手法は最大99%の外れ値に対して十分な精度の異常値が得られ,現在の技術に匹敵するロバストであることが示された。
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