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Gesucht: Funktion zum Flächenfit in 3D-Punktewolke |
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| MatlabNeuling2017 |
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Verfasst am: 05.07.2018, 12:12
Titel: Gesucht: Funktion zum Flächenfit in 3D-Punktewolke
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Hallo Matlab-Community,
ich bin auf der Suche nach einer Funktion, die mir eine Fläche in eine 3D-Punktwolke reinformt, also einen Fit macht. Dieser Fit sollte visuell recht gut sein und außerdem zulassen, dass die GOF richtige Werte ausgibt.
Durch eigene Erfahrung mit Interpolationsmethoden ist die Voraussetzung, dass es sich dabei nicht um eine Interpolationsmethode handelt, weil die Matlab Doku folgendes dazu meint:
| Zitat: |
Goodness-of-fit statistics, prediction bounds, and weights are not defined for interpolants. Additionally, the fit residuals are always 0 (within computer precision) because interpolants pass through the data points.
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Die Interpolationsmethoden ergeben zwar visuell gute Ergebnisse, aber die GOF kann nicht verwendet werden, was spätere Begründungen für ein Ergebniss sehr erschwert.
Hoffentlich kann mir jemand bei diesem Problem weiterhelfen.
Grüße,
MatlabNeuling2017
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| Harald |
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Verfasst am: 05.07.2018, 13:55
Titel:
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Hallo,
Interpolation geht durch alle Punkte, damit gibt es keine Abweichungen und GOF ist logischerweise 0. Ich sehe nicht, warum das gegen eine Verwendung spricht.
Eine Fläche kannst du fitten, indem du ein lineares Modell nimmst: z = a*x + b*y + c. Das kannst du z.B. mit
fitlm
anpassen.
Grüße,
Harald
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| MatlabNeuling2017 |
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Verfasst am: 05.07.2018, 16:24
Titel:
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Hallo Harald,
danke für deine Antwort.
Konkret:
Ich möchte eine Fläche in eine 3D-Punktwolke eines Gesichts fitten.
Die Interpolation an sich war ja ok, war visuell auch sehr ansprechend.
Mein Problem ist nur ich muss mit einem Kriterium nachweisen, wie gut der Fit war.
Das hätte ich z.B. mit SSE (sum of squared errors) aus der GOF gemacht.
Aber es gibt wie gesagt keine Unterschiede zwischen den einzelnen Fits, egal wie stark ich die Fläche vom Rauschen befreie/glätte, weil eben Interpolation.
D.h. im Endeffekt habe ich keinen Score, der mir sagt, "weil score ... ist, wird diese Einstellung der Glättung verwendet und deshalb ergeben sich die ausgewerteten Ergebnisse ...". Also ich kann wissenschaftlich nicht (eben nur visuell) begründen, warum ich bestimmte Einstellungen verwende.
Das ist gerade noch mein einzigstes und riesigstes Problem....
Grüße,
MatlabNeuling2017
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| Harald |
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Verfasst am: 05.07.2018, 20:27
Titel:
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Hallo,
| Zitat: |
| Mein Problem ist nur ich muss mit einem Kriterium nachweisen, wie gut der Fit war. |
Bitte Interpolation und Fit unterscheiden. Das sind zwei komplett unterschiedliche Techniken. Bei einer Interpolation gibt es keine Fehler. Du müsstest dir also ein anderes Kriterium überlegen. Vielleicht mal mit dem Betreuer sprechen?
Grüße,
Harald
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| MatlabNeuling2017 |
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Verfasst am: 06.07.2018, 12:39
Titel:
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Hallo Harald,
danke für deine Hinweise.
| Zitat: |
Bitte Interpolation und Fit unterscheiden. Das sind zwei komplett unterschiedliche Techniken.
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Allerdings verstehe ich dann nicht, warum man beim Befehl "fit" als Modelltyp u.a. Interpolationsmethoden angeben kann.
Der Fit verwendet doch dann die Interpolation, oder?
Aber gut ich habe verstanden, dass durch die Interpolation keine Fehler vorhanden sind.
Was macht dann ein Best-fit Algorithmus?
Probiert er solange aus eine Fläche reinzufitten bis für ihn ein Kennwert minimal geworden ist?
Er wird ja eben dann keine Interpolation durchführen....
Welche Kennwerte (z.B. SSE, RMSE etc.) sind geeignet für eine stichhaltige Aussage?
Grüße,
MatlabNeuling2017
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