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J-GLOBAL ID:202202264788107719   整理番号:22A0696569

異常値-ロバスト推定:硬度,最小同調アルゴリズム,および応用【JST・京大機械翻訳】

Outlier-Robust Estimation: Hardness, Minimally Tuned Algorithms, and Applications
著者 (4件):
資料名:
巻: 38  号:ページ: 281-301  発行年: 2022年 
JST資料番号: B0936C  ISSN: 1552-3098  CODEN: ITREAE  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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ロボット工学とビジョンにおける非線形推定は,信号処理と機械学習法からの誤ったデータ連想または不正確な検出のため,異常値によって典型的に悩まされる。本論文では,異常値-ロバスト推定,一般化最大コンセンサス(G-MC)および一般化短縮最小二乗(G-TLS)に対する2つの統一定式化を導入し,基本限界,実用的アルゴリズムおよび応用を検討した。著者らの最初の貢献は,異常値-ロバスト推定が近似できないという証明である:最悪の場合において,より遅い-多項式-時間アルゴリズム(特に準多項式時間で動作するアルゴリズム)でさえ,異常値の集合を見つけるのは不可能であった。2番目の貢献として,2つの汎用アルゴリズムをレビューし,拡張した。第1に,適応トリミング(ADAMT)はコンビナトリアルであり,G-MCに適している。第2に,卒業非凸(GNC)はホモトピー法に基づいており,G-TLSに適している。ユーザがインリーナノイズ統計の事前知識を持たない場合(または,統計は時間とともに変化するかもしれない)にADAPTとGNCを拡張し,異常値(RANdom SAmple Consenuss(RANSAC)で一般的に使用されるもの)から異常値を分離するための合理的な閾値を推定できない。異常値排除のための最初の最小調整アルゴリズムを提案して,それは動的に異常値から分離器を分離する方法を決定する。第3の貢献は,ロボット知覚問題に関する提案アルゴリズムの評価である:メッシュ登録,画像ベース物体検出(形状アラインメント),および姿勢グラフ最適化である。ADAPTとGNCは実時間で実行され,決定論的で,RANSACよりも優れ,80≦90%の異常値までロバストである。また,それらの最小調整バージョンは,インリーヤに束縛された雑音に頼らないにもかかわらず,芸術の状態と良好に比較される。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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ロボットの運動・制御 

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