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Unbiased estimation of ellipses by bootstrapping

机译:通过自举对椭圆进行无偏估计

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摘要

A general method for eliminating the bias of nonlinear estimators using bootstrap is presented. Instead of the traditional mean bias we consider the definition of bias based on the median. The method is applied to the problem of fitting ellipse segments to noisy data. No assumption beyond being independent identically distributed is made about the error distribution and experiments with both synthetic and real data prove the effectiveness of the technique.
机译:提出了一种使用引导程序消除非线性估计器偏差的通用方法。代替传统的均值偏差,我们考虑基于中位数的偏差定义。该方法应用于将椭圆段拟合到噪声数据的问题。除了误差均匀分布以外,没有任何关于误差分布的假设,使用合成数据和真实数据进行的实验都证明了该技术的有效性。

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