Optimisation statistique pour le calcul géométrique : Théorie et pratique

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Titre original :

Statistical Optimization for Geometric Computation: Theory and Practice

Contenu du livre :

Ce texte destiné aux étudiants de troisième cycle traite des fondements mathématiques de l'inférence statistique pour la construction de modèles tridimensionnels à partir d'images et de données de capteurs contenant du bruit - une tâche impliquant des robots autonomes guidés par des caméras vidéo et des capteurs.

Le texte utilise une précision théorique pour la procédure d'optimisation, qui maximise la fiabilité des estimations basées sur des données bruitées. Les nombreuses conditions mathématiques préalables au développement des théories sont expliquées systématiquement dans des chapitres distincts.

Ces méthodes vont de l'algèbre linéaire, de l'optimisation et de la géométrie à une théorie statistique détaillée des modèles géométriques, des estimations d'ajustement et de la sélection des modèles. En outre, des exemples tirés de données synthétiques et réelles démontrent les insuffisances des procédures conventionnelles et les améliorations de la précision qui résultent de l'utilisation de méthodes optimales.

Autres informations sur le livre :

• ISBN : 9780486443089
• Auteur : Kenichi Kanatani
• Éditeur : Dover Pubn Inc
• Reliure : Broché