論文の概要: Matching via Distance Profiles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12641v1
- Date: Tue, 19 Dec 2023 22:36:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-21 17:39:11.478427
- Title: Matching via Distance Profiles
- Title(参考訳): 距離プロファイルによるマッチング
- Authors: YoonHaeng Hur, Yuehaw Khoo
- Abstract要約: 距離プロファイルに基づくマッチング手法を導入・研究する。
点雲のマッチングのために,線形プログラムを解くことで,提案手法を容易に実装できる。
また、位置-位置マッチングを実行する柔軟な方法を提案し、分析する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.40792653193642503
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we introduce and study matching methods based on distance
profiles. For the matching of point clouds, the proposed method is easily
implementable by solving a linear program, circumventing the computational
obstacles of quadratic matching. Also, we propose and analyze a flexible way to
execute location-to-location matching using distance profiles. Moreover, we
provide a statistical estimation error analysis in the context of
location-to-location matching using empirical process theory. Furthermore, we
apply our method to a certain model and show its noise stability by
characterizing conditions on the noise level for the matching to be successful.
Lastly, we demonstrate the performance of the proposed method and compare it
with some existing methods using synthetic and real data.
- Abstract(参考訳): 本稿では,距離プロファイルに基づくマッチング手法を提案し,検討する。
点雲のマッチングでは, 2次マッチングの計算障害を回避し, 線形プログラムを解くことで, 提案手法を容易に実装できる。
また,距離プロファイルを用いて位置と位置のマッチングを行うフレキシブルな手法を提案し,解析する。
さらに,経験的プロセス理論を用いた位置-位置マッチングの文脈における統計的推定誤差解析を提案する。
さらに,提案手法をモデルに適用し,マッチングが成功するための雑音レベルの条件を特徴付けることにより,その雑音安定性を示す。
最後に,提案手法の性能を実証し,合成データと実データを用いた既存手法と比較する。
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