Camera Tracking - Tukey biweight estimator

문제 제기)  Tukey biweight estimator 란것이 patch tracking에 쓰이는데 정확히 모하는건지 궁금하다. 

(outlier제거? pose ?? 일단 자세한 설명은 너무 어렵고 일반적으로 제대로 설명한 곳이 없다..)

일단 포즈는 보통 카메라 포즈를 말하면 이는 extrinsic parameters 를 의미하는 것으로 파악~^^

궁금한것인 Matrix연산에의해 어떤 의미가 있는지 어떻게 적용하는지가 궁금?

또한 왜 구해야하는지? 이런거 ?

Homography와의 관계등이 궁금.

Calibration에 대한 기본 개념을 이해하긴 했는데 실제 적용은? 어렵지?? 왜?ㅎ

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3247745/

http://www.mdpi.com/1424-8220/10/6/6017

 

에서,

5.2. Camera Tracking

Once a successful relocalisation has been done, the next step is to track the natural features in the input video sequence to compute camera poses for registration use. To find a single mapped feature in the current frame, a fixed-range patch search surrounding the feature’s predicted image location is carried out. To perform this search, the corresponding patch is first warped by using affine transform to take account of viewpoint changes between the patch’s first observation and the current camera position. With the feature matches obtained, we then use the Tukey biweight estimator [30] and Levenberg-Marquardt algorithm to eliminate outliers and compute the camera pose simultaneously.

1.) Tukey biweight estimator (or tukey biweight objective function) ??

2) Levenberg-Marquardt algorithm ??

이 두 알고리즘으로 oultiers를 제거하고 camera pose를 계산한다고 했는데.  

1) 은 outlier ??

2) 는 pose  ?? 

인가?? 

* M-estimators 라는것이 있는데 Tukey biweight estimator 이 그 중의 하나인듯.

* http://library.kaist.ac.kr/thesis02/2011/2011M020093574_S1Ver2.pdf  에서,  

1)  (반복적으로)tukey biweight objective function의 re-projection error가 최소가 되는 것을 이용하여 포즈를 추정(estimate)한다,