画像系列間で追跡された特徴点座標の軌跡から因子分解法による射影復元を行い，自己校正によって相似復元を達成する手法について記述する．非観測データを含む画像系列からの射影復元が可能な因子分解法の解法として最小二乗法における交互法を用いる．射影復元はabsolute dual quadricの拘束による自己校正法によって相似復元に更新される．更に，因子分解法での射影復元に特徴点の画像座標の信頼性を反映させる工夫とabsolute dualquadricの特異性制約を考慮した自己校正の線形解法を提案する．最後に，合成データと実データによる実験によって提案手法の有効性を検証する．この結果，提案法が二次型の重みを導入したBundleAdjustmentをよく近似できること，更に，ある程度の不確かさを含hだ重み行列に対してもよく機能することを示す．また，自己校正法の特異性制約が正則な双対二次曲面をabsolute dua l quadricと誤認することの回避に一定の効果があることを示す．
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机译：由因子分解方法覆盖，从图像序列之间跟踪的特征点坐标的轨迹，以及通过自校准来执行描述实现类似恢复的方法。来自包括未观察到数据的图像序列的投影恢复的因子分解方法使用最小二乘法中的交替方法作为解决方案。投影恢复是通过约束绝对双支流的自校准方法由相似性恢复更新。此外，可以反映因子分解方法的投影恢复特征点的图像坐标的可靠性考虑丈夫和绝对的双足特异性限制，我们提出了一种自我校准的线性解决方案。最后，复合数据和真实数据实验验证了所提出的方法的有效性。结果，所提出的方法引入了二阶权重束能够近似调整良好，进一步的功能良好，因为他的重量矩阵含有一些不确定性展示。此外，自校准方法的特异性约束避免了将常规双次级表面误导为绝对的DUA L Quadric表示存在一定的效果。
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