Lucas-Kanade 20 Years On: A Unifying Framework 翻译（三）

最新推荐文章于 2025-07-09 17:34:59 发布
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作者在消失半年后回归，分享了对光流法的深入研究心得。从失望到重新审视，意识到直接法作为光流法的演变，激发了新的研究热情。

emmm，消失了半年后我回来了，这半年搞了一下毕业论文，发现光流法并没有那么神奇，于是失望了很久，但是当我意识到了直接法是光流法的演变后，我又回来了。不多说，上图。

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计算机视觉与深度学习 | 基于视觉惯性紧耦合的SLAM后端优化算法
尘世冰封的专栏
11-07 1594
本章节主要论述基于视觉惯性紧耦合的滑动窗口优化算法和闭环检测。如图4.1所示的框图，本章将从视觉数据和惯性数据的融合方面来详细讨论如何获取系统的初始值；在优化方面，本章先通过点线特征来判定关键帧；然后将全面分析如何在滑动窗口中，通过点线特征的残差、IMU测量残差以及先验信息的残差来解决非线性问题。最后，通过对视觉回环检测的分析，以及利用回环信息进行全局位姿优化，来对整个系统进行优化。
Lucas-Kanade 20 Years On: A Unifying Framework 翻译（一）
Open_PI的博客
08-23 3171
最近在学习LK光流法，也希望可以和更多人分享自己的学习成果。后面一段时间我将不定期的更新对这篇文章的翻译，由于接触图像的时间不长，如果有翻译不足的地方，请多多指教，欢迎评论，文章中红色部分为我不确定的地方，蓝色的地方为自己的想法。第一天先奉上前两章的翻译，在翻译结束我会将里面的算法用c++实现，希望能与各位一起进步。 ...
Variational Autoencoders and Nonlinear ICA: A Unifying Framework
MTandHJ的博客
06-06 609
文章目录概主要内容本文的模型Identifiability Khemakhem I., Kingma D. P., Monti R. P. and Hyv"{a}rinen A. Variational autoencoders and nonlinear ICA: a unifying framework. In International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2020. 概 本文讨论ident
SLAM代码（光流法）
何必浓墨重彩
09-11 1万+
光流法的目标是完成图像点的跟踪, 因此这里假设存在一个输入图像I, 以及要跟踪的点x, 存在另外一个图像块T, 我们的目标是完成图像块T到输入图像I的匹配. 文章针对Lucas-Canade光流法做了一个总结, 文章对lucas-canade (Forward Additive, FA)算法做了简介, 引入了Compositional算法以及Inverse方法. 因此对应组合形成4种方法分别是
Lucas-Kanade 20 Years On: A Unifying Framework 翻译（二）
Open_PI的博客
10-06 2037
前一段时间找工作，慌的一批，发现SLAM的工作确实不好找，无奈之下只得放弃SLAM岗位，去搞网络安全了。当然喽，论文还是会继续翻译，这次先祭上LK算法的第一中变形：forward compositional，它可以为后面的inverse compositional做铺垫，而inverse compositional 在SVO中被应用，具体的翻译会在近期发布 ...
Lucas-Kanade 20 Years On 正反向/累加/合成求解算法
weixin_41469272的博客
07-19 1226
主要翻译及概述基于图像对齐的正向累加、正向合成、反向合成及反向累积迭代算法 Forward additive algorithm、Forward Compositional algorithm、Inverse additive algorithm & Inverse Compositional algorithm 对应代码下载地址-https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_41469272/862451421981年提出的图像对齐的算法Lucas-Kanade在计算
BakeraMatthews.zip_Lucas-Kanade_lucas
07-15
Lucas-kanade 算法经典文献 总结了该算法的理论和延伸 Lucas-Kanade 20 years on: A unifying framework
基于Lucas-Kanade算法实现图像配准
Lucas和Takeo Kanade在1981年提出，其后在2004年，Simon Baker和Iain Matthews对该算法进行了系统的回顾，并发表了题为“Lucas-Kanade 20 Years On: A Unifying Framework”的文章，进一步阐述了算法原理并扩展了其...
Lucas-Kanade算法在目标跟踪中的MATLAB实现
参考文献“Lucas-Kanade 20 Years On: A Unifying Framework”发表在《International Journal of Computer Vision》（IJCV）2004期刊上，对Lucas-Kanade算法的发展进行了全面的回顾和总结。文章提出了统一框架的概念...
基于Lucas-kanade目标跟踪算法
02-27
基于Lucas-kanade目标跟踪算法实现，用matlab实现； 算法原理和推导过程请查阅博文：“Lucas-Kanade 算法原理以及应用”...参考文献：Lucas-Kanade 20 Years On: A Unifying Framework IJCV 2004
视觉SLAM十四讲作业练习（6）
ASUNAchan的博客
05-23 454
一. 光流法 2. LK光流 2.0 文献阅读 Lucas-Kanade 20 Years On: A Unifying Framework 就看了这些，MD英文文献看的太费劲了，算法什么的一点都看不懂。。。。。 还是借鉴以下别人的吧。。。 http://t.csdn.cn/4mzHg 2.1文献综述 ​ 1）光流法分类 分类 实例 复杂度 应用场景 Forwards Additive(正向加性) Lucas-Kanade (1981) O(n2N+n3)O(n^2N+n^3)O(n2N+
泰勒公式--泰勒多项展开以及应用
热门推荐
Alex的博客
04-07 5万+
一、概念 1.一句话概括泰勒展开式： 用多项式去无限逼近一个函数，就是将某个函数在一个点上泰勒展开。 泰勒级数是把一个函数展开，化成次方项相加的形式，目的是用相对简单的函数去拟合复杂函数，此时相对简单是看你需要的，一阶指展开的次数最高为1，二阶指展开次数最高为2。 泰勒公式的几何意义是利用多项式函数来逼近原函数，由于多项式函数可以任意次求导，易于计算，且便于求解极值或者判断函数的性质，因此可以通过泰勒公式获取函数的信息，同时，对于这种近似，必须提供误差分析，来提供近似的可靠性。 2.为什么
泰勒展开：一阶，二阶
qq_25174485的博客
03-06 2万+
泰勒展开式: 当时，是麦克劳林公式 麦克劳林公式： 看下图可以发现，当多项式的阶数达到一定的数值，会很接近幂函数。 GBDT的损失函数是一阶泰勒展开，XGB是二阶展开 梯度下降法与泰勒级数的关系： 梯度下降法背后的原理 - 知乎 梯度下降法和一阶泰勒展开的关系 - 知乎 ...
一阶泰勒展开线性化学习笔记
5uSerg0的博客
07-29 2556
在使用yalmip和cplex求解器求解问题中遇到了目标函数包含非线性的问题，由于是初学者没有使用过线性化方法，在这里写下笔记作为记录方便后续的学习。其中L(x)为函数f(x)在点[a,f(a)]处的一节泰勒展开，一阶泰勒展开公式可以在点[a,f(a)]附近近似非线性函数f(x)。本人没有系统学习过MATLAB、yalmip、cplex和线性化方法，以上内容是自己的想法，想法简单不够严谨，请各位大佬批评指正。1、求展开点函数值 2、求展开点梯度 3、构造线性函数。
机器学习笔记1—泰勒展开式和牛顿法
吃货敲代码
10-29 3万+
机器学习笔记1—泰勒展开式和牛顿法写在前面：自学机器学习的菜鸟一枚，希望通过记录博客的形式来记录自己一点点的进步~ 下面都是学习过程中自己的一些思考和学习，希望大神们批评指正。1.1 泰勒展开式1.1.1泰勒展开式入门首先，百度了一波，搜到了一个泰勒展开式入门的短短6分钟的视频，好像突然感受到了一点点数学的美。还有发现其实真的没有必要死记公式啊。泰勒展开式的入门浓浓的台湾腔调啊。泰勒公式的表达式：
梯度下降算法简单理解：一阶泰勒展开式，梯度下降数学原理
ZJQ的博客
08-27 2766
梯度下降算法的公式非常简单，”沿着梯度的反方向（坡度最陡）“是我们日常经验得到的，其本质的原因到底是什么呢？为什么局部下降最快的方向就是梯度的负方向呢？也许很多朋友还不太清楚。没关系，接下来我将以通俗的语言来详细解释梯度下降算法公式的数学推导过程。
一阶泰勒展开式
weixin_74009895的博客
12-16 1771
一阶泰勒展开 是函数在某个点附近的线性近似方法，它基于 泰勒级数 的思想，截断到一阶导数项，适用于局部线性化复杂函数。
泰勒展开（Taylor Expansion）详解以及在工程实践（SLAM）中的应用实例
最新发布
qq_36812406的博客
07-09 2243
项目内容使用条件非线性函数可微，输入误差较小（局部线性近似有效）优点计算快速，适合高频状态估计（如 IMU 融合）局限线性化误差大时不准，需二阶或采样方法（如 UKF、蒙特卡洛）常用工具雅可比矩阵、协方差传播、残差线性化内容表达式作用一阶泰勒展开fx≈fx0∇f⊤Δxfx≈fx0​∇f⊤Δx一阶近似二阶泰勒展开加上12Δx⊤HΔx21​Δx⊤HΔx曲率控制精度更高极值判断。
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AI天才研究院
01-07 1101
1.背景介绍 求导数是数学分析中的一个基本概念，它用于描述函数在某一点的变化速率。在实际应用中，求导数广泛用于各个领域，如物理学、化学、经济学等。然而，在实际应用中，我们经常遇到的是不可导的函数或者函数的导数不存在的情况。为了解决这个问题，我们需要一种更加强大的工具来描述函数的变化规律。这就是泰勒展开的诞生。 泰勒展开是数学分析中的一个重要工具，它可以用来近似地表示一个函数在某一点的值。泰勒展...
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