Statistical Optimization for Geometric Computation (Paperback)
Langue : anglais
Edité par Dover Publications Inc., New York, 2005
- Livre broché
- Neuf

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Paperback. This text for graduate students discusses the mathematical foundations of statistical inference for building three-dimensional models from image and sensor data that contain noise--a task involving autonomous robots guided by video cameras and sensors.The text employs a theoretical accuracy for the optimization procedure, which maximizes the reliability of estimations based on noise data. The numerous mathematical prerequisites for developing the theories are explained systematically in separate chapters. These methods range from linear algebra, optimization, and geometry to a detailed statistical theory of geometric patterns, fitting estimates, and model selection. In addition, examples drawn from both synthetic and real data demonstrate the insufficiencies of conventional procedures and the improvements in accuracy that result from the use of optimal methods. This text discusses the mathematical foundations of statistical inference for building 3-dimensional models from image and sensor data that contain noise — a task involving autonomous robots guided by video cameras and sensors. The text employs a theoretical accuracy for the optimization procedure, which maximizes the reliability of estimations based on noise data. 1996 edition. This item is printed on demand. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.…
N° de réf. du vendeur 9780486443089
- Titre
- Statistical Optimization for Geometric Computation (Paperback)
- Auteur
- Kenichi Kanatani
- Éditeur
- Dover Publications Inc., New York
- Année de publication
- 2005
- État de l'article
- new
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0486443086
- ISBN à 13 chiffres
- 9780486443089
- Série
- Livre 5 sur 303: Dover Books on Mathematics
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