文章：Iteratively Reweighted Midpoint Method for Fast Multiple View Triangulation
链接：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8611369&tag=1
作者：Kui Yang，……，Nianmao Deng
机构：Beihang University，Beijing University of Posts and Telecommunications
摘要的摘要：与传统三角化相比：（1）把误差向量归一化，（2）使用不动点迭代法。
0. 补充知识
0.1 向量投影
此处可参考这篇文章。
0.2 不动点迭代法
求解，从该式分解出
，并转化为求解
迭代，要求
。
如求解，可分解出：
而实际上，只有第一种分解方式是收敛的。
1. 经典方法——Multiple View Midpoint Method
1.PNG
由图计算第帧的投影误差，注意为单位向量，：
所以，总的误差为
设，易证，，：
求解最小二乘解：
即：
最小二乘解为
即：
由，：
易知，该方法非常简单有效。
2. paper改进——Unbiased Cost Function
paper认为，在图1中，凡是在上的点
的投影误差都应该是一样的，而传统方法会随着距离增大而增大，故paper里进行了归一化：
其中，。
此时，因为未知量出现在了分母上，所以问题变成了非线性问题，传统解法为线性化再求解，但每次线性化求解雅克比和残差的计算量很大，故paper里使用了不动点迭代法，求解
。
从中分解出：
2.PNG
