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2つの異なる方法から派生した3D線分のセットがあります。これらの線分は、いくつかの3Dカブとポリゴンのエッジを表します。

（1）線分の最初のセットは、フィールド測定を行うことによって導出されます。（2）線分の2番目のセットは、2つの重なり合う写真を使用し、3D線を作成して得られます。

ご存知のとおり、最初のセットのセグメントに対して、2番目のラインセグメントにわずかな変更があります。（最初のセットを参照として想定しています。）写真撮影法の体系的なパターンを推定するために、各3D線分の誤差を推定したいと思います。3Dライン構築のエラーを推定するための最良の方法を見つけることができません。たとえば、対応する3dlineセグメント間の角度差を、他の中点距離（相互）とともに測定することを考えています。

これらのタイプのものは統計的尺度と見なすことができますか？しかし、これでは不十分であるか、パターンや系統的エラーを言うことができないと思います。（申し訳ありませんが、私の統計知識は非常に貧弱です）

良い対策と方法の提案が期待されています。ありがとう。

注:(画像データから線を抽出するため、3D線分の長さは、フィールド観測で測定された線分と等しくありません。）

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あなたの場合、いくつかのテストを行うために、セグメントの端を使用するだけです（セグメントはこれらの端によって完全に定義されているため）。

最初にできることは、測定された四肢と再構築された四肢との差を (ベクトルとして) 収集し、それらをプロットして、傾向を見つけられるかどうかを確認することです。

もっと正確には、測定されたセグメントが [A_i,B_i] で再構築されたセグメントが [P_i,Q_i] の場合、差 A_i-P_i と B_i-Q_i (これらはベクトルです) を収集します。ここで、これらすべての違いを 1 つのプロットにプロットします。2D であると仮定すると、系統誤差がなければ、表示される点群は 0 を中心とした円盤のように見えるはずです。円盤が 0 を中心としていない場合、すべての測定値に共通の偏りがあります。与えられた方向。点群が楕円体のように見える場合、これは一方向に大きな誤差があることを意味します。3D で同じことを行うことができ、球体を取得する必要があります (または、xy、xz、および yz 平面に投影してディスクを確認することができます)。

さらなるテストは、最初の 3 つのコンポーネントが A_i-P_i であり、最後のコンポーネントが B_i-Q_i である 6D ベクトルを構築することからなる可能性があります。この新しい点群で同じことをやり直します (結果を確認するには、3D または 2D に投影する必要があります)。この 2 番目のテストは、四肢間のエラーの依存関係を追跡するのに役立ちます。特に、x_1-x_4、x_2-x_5、および x_3-x_6 のプロジェクションを見て、ディスクを取得するかどうかを確認します。

最後に、本当に統計テストが必要な場合は、上記の 2 つの点群を使用して、次のことを行うことができます。

  • t 検定を使用して、平均が 0 と有意に異なっていないことを確認します
  • 線形回帰とANOVA 分析を使用して、大きな傾向がないことを確認します

それが役に立てば幸い！

編集: 視覚化のために C++ について言及しているため、結果をテキスト ファイル (または CSV) にエクスポートし、たとえばオクターブを使用して読み取ることができます。

于 2013-02-22T07:18:42.367 に答える