Abstrakt. Modelleringen av rumsliga diskontinuiteter för problem som ytåterställning, segmentering, bildrekonstruktion och optiskt flöde har studerats intensivt i datorseendet. Även om "line-process" modeller av diskontinuiteter har fått en hel del uppmärksamhet, har det på senare tid funnits intresse för att använda robusta statistiska tekniker för att redovisa diskontinuiteter. Detta dokument förenar de två tillvägagångssätten. För att uppnå detta generaliserar vi begreppet "line process" till en analog "outlier process" och visar hur ett problem formulerat i termer av outlier processer kan ses i termer av robust statistik. Vi karakteriserar också en klass av robusta statistiska problem för vilka det finns en likvärdig outlier-process formulering och ger en enkel metod för att omvandla en robust uppskattning problem till en outlier-process formulering. Vi visar hur förutfattade antaganden om ytterliggares rumsliga struktur kan uttryckas som begränsningar i de återvunna analoga outlierprocesserna och hur traditionella fortsättningsmetoder kan utvidgas till den explicita outlier-processens formulering. Dessa resultat tyder på att den outlier-processen ger en allmän ram som subsumerar de traditionella linjeprocesserna och en bred klass av robusta skattningsproblem. Exempel på ytrekonstruktion, bildsegmentering och optiskt flöde presenteras för att illustrera användningen av yttre processer och för att visa hur förhållandet mellan yttre processer och robust statistik kan utnyttjas. En bilaga ger en katalog av gemensamma robusta felnormer och deras likvärdiga outlier-process formuleringar.
Senare i REF ses linjeprocessen som ett sätt att avvisa avvikelser som ger en ekvivalens med robusta estimatorer.
On the unification of line processes, outlier rejection, and robust statistics with applications in early vision
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}