Detta papper bedriver en statistisk studie av Hough transform; den berömda datorseende algoritm som används för att upptäcka förekomsten av linjer i en bullrig bild. Vi studerar först asymptotiska egenskaper hos Hough transform estimator, vars mål är att hitta den linje som "bästa" passar en uppsättning planar punkter. I synnerhet etablerar vi en stark konsekvens, konvergensgrader och kännetecknar den begränsande fördelningen av Houghtransformskattaren. Även om konvergenstalen ses vara långsammare än de som finns i vissa standard regressionsmetoder, visas Hough transform astimator vara mer robust mätt med dess uppdelningspunkt. Vi studerar nästa Hough transform i samband med problemet med att upptäcka flera linjer. Detta behandlas inom ramen för övervikts- och modalitetstester. Flera numeriska exempel hjälper till att illustrera olika egenskaper hos estimatorn. Sambandet mellan Hough transform och mer vanliga statistiska paradigm och metoder diskuteras också. Kort titel: Hough transform estimator
REF-användningsnivåuppskattning i samband med Houghtransform, som är en välkänd algoritm för datorseende.
The Hough transform estimator
{'venue': 'Annals of Statistics 2004, Vol. 32, No. 5, 1908-1932', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}