<div dir="auto">Prezados,<div dir="auto"><br></div><div dir="auto">A apresentação será no IME-USP. Desculpem-me o lapso.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Abraços </div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr">On Wed, Nov 21, 2018, 12:24 PM Alexandre Galvão Patriota <<a href="mailto:patriota.alexandre@gmail.com">patriota.alexandre@gmail.com</a> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div dir="ltr">Prezados,</div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr">Na próxima sexta-feira (23/11) às 14hr, haverá um seminário na sala A132 do Dr.  Ali Al-Sharadqah, professor na Califorina State University at Northridge, cujos titulo e resumo se encontram abaixo. <br><div class="gmail_quote">

<br><b>Title</b>: 
Statistical Optimization in Geometric Estimation<br>

<br><b>
Abstract</b>:  We will introduce Errors-in-Variables models (EIV) and its applications in geometric estimation, a widely known problem in computer vision and image processing. Two problems from geometric estimation will be discussed: (1) fitting geometric curves, such as circles/or ellipses to a set of noisy experimental observations, (2) other applications in computer vision, such as, `Fundamental Matrix' estimation and `Homography' computation that are essential in 3D-reconstruction.</div><div class="gmail_quote"><br></div><div class="gmail_quote">Under our adopted statistical assumptions, the `Maximum Likelihood Estimator' (MLE) coincides with the so-called `Orthogonal Distance Regression' (ODR), which can be obtained iteratively by the Levenberg Marquardt algorithm. Therefore, other non-iterative but less accurate algebraic estimators were proposed. In spite of the superior performance of the MLE and the adequate performance of some algebraic methods, they all have an infinite first moment, while the least accurate algebraic estimator has a finite first moment. These controversial results led to some methodological questions that require further investigation. Therefore, we developed our unconventional statistical analysis that allowed us to effectively assess EIV parameter estimates in a general scheme. Then we theoretically compared between the most popular fits for circle fitting problem and we showed why and by how much each fit differs from others. The problem of ellipse fitting is more involved, and as such, we present other gradient-type iterative methods and we discuss the statistical properties of ellipse-fitting methods. Our theoretical comparisons led to new unbeatable fits with superior characteristics that surpass all existing methods theoretically and experimentally. At the end of the talk, we will discuss how these methods can be extended to the aforementioned computer vision applications.<br>
<br></div><div class="gmail_quote">
Saudações</div><div class="gmail_quote">Alexandre.</div><div class="gmail_quote"><br></div><div class="gmail_quote"><br></div></div></div>
</blockquote></div>