Kalman Filters and Homography: Utilizing the Matrix $A$

要約

コンピュータビジョンの多くの問題は、既知の変換を回避するか、変換のモデルが与えられたら変換そのものの逆問題を計算するかのどちらかに還元できる。ここでは、行列 $A$ を扱う2つの方法を取り上げ、変換がいかに画像処理と視覚問題の根幹をなしているかを見ていく。

要約(オリジナル)

Many problems in Computer Vision can be reduced to either working around a known transform, or given a model for the transform computing the inverse problem of the transform itself. We will look at two ways of working with the matrix $A$ and see how transforms are at the root of image processing and vision problems.

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