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上传时间: 2021-03-16
详细说明：在多视图几何中，使用L∞范数进行优化已成为越来越重要的领域。 先前的工作表明，使用广义分数规划的公式可以可靠地计算全局最优解，其中，算法可独立解决一系列凸问题，以逼近最优L∞范数误差。 我们发现凸问题的序列是高度相关的，并且我们提出了一种从任何给定点派生类似牛顿步的方法。 在我们的方法中，当前所涉及的凸问题的可行区域随着牛顿式步骤逐渐收缩，更新的点位于新可行区域的边界上。 我们提出了一种有效的策略，通过一维增广和松弛使边界点成为内部点。 对于某些多视图几何问题，提出了结果并将其与最新的模拟和真实数据算法进行比较，并在运行时和类似牛顿的迭代中均提高了性能。
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