Abstract-Robust modellmontering kräver i huvudsak tillämpning av två estimatorer. Den första är en estimator för värdena för modellparametrarna. Den andra är en estimator för bullerskalan i (inre) data. Vi föreslår två nya robusta tekniker: estimatorn för tvåstegsskalan (TSSE) och estimatorn för adaptive Scale Sample Consensus (ASSC). TSSE tillämpar icke-parametrisk densitetsuppskattning och täthetsuppskattningsteknik för att på ett robust sätt uppskatta skalan för inälvorna. ASSC-estimatorn kombinerar Random Sample Consensus (RANSAC) och TSSE: med hjälp av en modifierad objektiv funktion som beror både på antalet inliers och motsvarande skala. ASSC är mycket robust mot okontinuerliga signaler och data med flera strukturer, att kunna tolerera mer än 80 procent avvikelser. Den största fördelen med ASSC jämfört med RANSAC är att förkunskaper om omfattningen av inliers inte behövs. ASSC kan samtidigt uppskatta parametrarna för en modell och storleken på de inälvor som hör till den modellen. Experiment på syntetiska data visar att ASSC har bättre robusthet till kraftigt skadade data än Least Median Squares (LMedS), Residual Consensus (RESC) och Adaptive Least Kth Order Squares (ALKS). Vi tillämpar också ASSC på två grundläggande datorseende uppgifter: spännvidd bildsegmentering och robust grundläggande matrisuppskattning. Experiment visar mycket lovande resultat. Index Terms-Robust modellmontering, slumpmässigt urval konsensus, minst-median-av-kvartor, rest konsensus, adaptiv minst kth order kvadrater, kärna densitet uppskattning, genomsnittlig skiftning, avstånd bildsegmentering, grundläggande matris uppskattning.
Bland dem har Adaptive Scale Sample Consensus (ASSC) estimator REF visat den bästa prestandan där estimeringsprocessen inte kräver någon fri parameter som indata.
Robust adaptive-scale parametric model estimation for computer vision
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}