Abstrakt. Vanliga problem i analysen av den dynamiska scenen är problemet med samtidig uppskattning av antalet modeller och deras parametrar. Detta problem blir svårt när mätbullret i uppgifterna ökar och uppgifterna ytterligare korrumperas av avvikande faktorer. Detta är särskilt fallet i en rad olika rörelseuppskattningsproblem, där förskjutningen mellan åsikterna är stor och processen för att upprätta korrespondens är svår. I detta dokument föreslår vi en ny icke-parametrisk provtagningsbaserad metod för att uppskatta antalet modeller och deras parametrar. Den föreslagna metodens huvudnyhet ligger i analysen av fördelningen av resterna av enskilda datapunkter med avseende på den uppsättning hypoteser som genereras av en RANSAC-liknande provtagningsprocess. Vi kommer att visa att de återstående distributionsformerna direkt avslöjar förekomsten av flera modeller och underlättar återhämtningen av de enskilda modellerna, utan att göra några antaganden om fördelningen av avvikelserna eller bullerprocessen. Det föreslagna tillvägagångssättet kan hantera data med en stor del av avvikelserna. Försök med både syntetiska data och bildpar relaterade till olika rörelsemodeller presenteras för att visa hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är.
På något sätt ortogonal till konsensus analys (analysera fördelningen av restprodukter per varje modell) är preferensanalys, som infördes av RHA REF, som består i att inspektera fördelningen av resterna av enskilda datapunkter med avseende på modellerna.
Nonparametric estimation of multiple structures with outliers
{'venue': 'WDV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}