1、前言:
a、本文中主要讲解线性最小二乘的标准形式及求解方法。
b、在同类问题的求解方法中,RANSAC算法是另一种求解思路,它们各有优点与缺点。
--当测量数据 x 属于高斯分布(期望为x的真值,或者说期望为0误差符合高斯分布)时,此时应选择最小二乘法求解。
因为误差服从高斯分布的情况下, 最小二乘法等价于极大似然估计。
--当测量数据 x 中outliers比较多时,此时应选择RANSAC算法求解。
c、线性最小二乘分为非齐次线性最小二乘和齐次线性最小二乘。
d、最小二乘算法与Direct Linear Transformation(DLT)算法的原理相同。
2、齐次线性最小二乘模型的标准形式
a、线性最小二乘的标准形式:
Y = AX (1) 其中A、Y为已知量,X为待求量。
b、举例
对于,其中、、、为已知量,、、为待求量,那么理论上只需要三组数据即可求解。
但是,对于一次实验,我们可以得到很多组数据(多余3组):
时间: 2024-11-05 12:09:43