Sensing 3D using cameras and sensors, analyzing and modeling 3D for computer vision and computer graphics, and controlling and simulating robot motion all require 3D rotation computation. This book focuses on the computational analysis of 3D rotation, rather than classical motion analysis.
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Kenichi Kanatani received his B.E., M.S., and Ph.D. in applied mathematics from the University of Tokyo in 1972, 1974, and 1979, respectively. After serving as Professor of computer science at Gunma University, Gunma, Japan, and Okayama University, Okayama, Japan, he retired in 2013 and is now Professor Emeritus of Okayama University.He was a visiting researcher at the University of Maryland, U.S. (1985-1986, 1988-1989, 1992), the University of Copenhagen, Denmark (1988), the University of Oxford, U.K. (1991), INRIA at Rhone Alpes, France (1988), ETH, Switzerland (2013), the Uni-versity of Paris-Est, France (2014), Link ̈oping University, Sweden (2015), and NationalTaiwan Normal University (2019).He is the author of K. Kanatani, Group-Theoretical Methods in Image Understanding(Springer, 1990), K. Kanatani, Geometric Computation for Machine Vision(Oxford Uni-versity Press, 1993), K. Kanatani, Statistical Optimization for Geometric Computation: Theory and Practice(Elsevier, 1996; reprinted Dover, 2005), K. Kanatani, Understand-ing Geometric Algebra: Hamilton, Grassmann, and Clifford for Computer Vision andGraphics(CRC Press, 2015), K. Kanatani, Y. Sugaya, Y. Kanazawa, Ellipse Fitting forComputer Vision: Implementation and Applications(Morgan-Claypool, 2016), and K.Kanatani, Y. Sugaya, Y. Kanazawa, Guide to 3D Vision Computation: Geometric Anal-ysis and Implementation(Springer, 2016).He received many awards including the best paper awards from IPSJ (1987), IEICE(2005), and PSIVT (2009). He is a Fellow of IEEE, IAPR, and IEICE.1
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