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バンドル調整 - 正確な再構築のためのビジュアルデータの最適化 - cover

バンドル調整 - 正確な再構築のためのビジュアルデータの最適化

Fouad Sabry

Traductor Kei Imano

Editorial: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopsis

バンドル調整とは
 
写真測量とコンピュータ ステレオ ビジョンにおいて、バンドル調整とは、シーンのジオメトリ、相対運動のパラメータ、およびパラメータを記述する 3d 座標を同時に調整することです。さまざまな視点からの多数の 3d 点を表す一連の画像を指定して、画像を取得するために使用されたカメラの光学特性。その名前は、各 3d フィーチャから発生し、各カメラに収束する幾何学的な光線の束を指します。光学中心は、すべての点の対応する画像投影を含む最適性基準に従って最適に調整されます。
 
メリット
 
(i) 洞察、および次のトピックに関する検証:
 
第 1 章: バンドル調整
 
第 2 章: レーベンバーグ-マルカート アルゴリズム
 
第 3 章: ガウス-ニュートン アルゴリズム
 
第 4 章: 最適化におけるニュートン法
 
第 5 章: 反復的に再重み付けされた最小二乗法
 
第 6 章: 複数の画像からの 3d 再構成
 
第 7 章: ホモグラフィー (コンピューター ビジョン)
 
第 8 章: チェス盤の検出
 
第 9 章: 視点と点
 
第 10 章: パウエルのドッグレッグ法
 
(ii) バンドル調整に関する一般のよくある質問に答えます。
 
(iii) 多くの分野でのバンドル調整の実際の使用例。
 
誰この本は
 
専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のバンドル調整に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人を対象としています。
Disponible desde: 06/05/2024.
Longitud de impresión: 66 páginas.

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    メリット
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 機雷
     
    第 2 章: 魚雷
     
    第 3 章: 爆雷
     
    第 4 章: 掃海艇
     
    第 5 章: フィンランド海軍
     
    第 6 章: 機雷掃海艇
     
    第 7 章: 機雷敷設艇
     
    第 8 章: 対潜水艦兵器
     
    第 9 章: 機雷掃海
     
    第 10 章:バルト海作戦 (1939-1945)
     
    (ii) 機雷に関する一般のよくある質問への回答。
     
    この本の対象読者
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の機雷に関する基本的な知識や情報以上のものを求めている人々。
     
     
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    ヘビアン学習とは
     
    ヘビアン理論は、シナプス効果の改善はシナプス前細胞によるシナプス後細胞の反復的かつ持続的な刺激によってもたらされると主張する神経心理学的理論です。 細胞。 これは、脳内のニューロンが学習に応じて変化するプロセスを指すシナプス可塑性を説明する試みです。 これは、1949 年に出版されたドナルド ヘブの著書「行動の組織化」で初めて提示されました。ヘブの法則、ヘブの公準、および細胞集合仮説はすべて、同じ思考体系の名前です。 Hebb がそれを表現する方法は次のとおりです。残響作用の持続または反復により、その安定性を高める長期にわたる細胞の変化が生じる傾向があると仮定しましょう。 ... 細胞 A の軸索が細胞 B を興奮させるのに十分な距離にあり、繰り返しまたは一貫して細胞の発火に関与すると、一方または両方の細胞で成長プロセスまたは代謝変化が起こり、その結果細胞の増加が起こります。 セル B を起動するセルの 1 つとしての A の効率。これはどちらのセルでも発生する可能性があります。
     
    メリット
     
    (I) 洞察と検証 次のトピックについて説明します。
     
    第 1 章: ヘビアン理論
     
    第 2 章: 化学シナプス
     
    第 3 章: 長期増強
     
    第 4 章: シナプス可塑性
     
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    第 8 章: メタ可塑性
     
    第 9 章: オージャの法則
     
    第 10 章: BCM 理論
     
    (II) ヘビアン学習に関する一般のよくある質問に答える
     
    (III) 多くの分野でヘビアン学習を使用する実際の例。
     
    本書の対象者
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味愛好家、および以下のような人々 あらゆる種類のヘビアン学習のための基本的な知識や情報を超えたいと考えています。
     
    人工知能とは何かシリーズ
     
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