
【计】 observation matrix
observe; survey; espial; look into; watch
【化】 observation
【医】 observation; view
【经】 observation; take stock of
matrix
【计】 matrix
【化】 matrix
【经】 matrices; matrix
在汉英词典视角下,“观察矩阵”(Observation Matrix)是一个跨学科术语,其核心定义与应用场景如下:
1. 数学与线性代数定义 观察矩阵指代用于描述线性变换关系的二维数组,其数学表达为: $$ O = begin{bmatrix} o{11} & o{12} & cdots & o{1n} o{21} & o{22} & cdots & o{2n} vdots & vdots & ddots & vdots o{m1} & o{m2} & cdots & o_{mn} end{bmatrix} $$ 该矩阵通过线性映射将输入向量空间转换到观测空间(参考来源:《线性代数及其应用》第4版,David C. Lay著)。
2. 计算机视觉应用 在三维重建技术中,观察矩阵记录多个摄像机视角对物体的投影关系,通过奇异值分解(SVD)实现三维坐标重建(参考来源:Hartley & Zisserman《计算机视觉中的多视图几何》)。
3. 控制系统理论 作为状态空间模型的核心组件,观察矩阵$C$连接系统内部状态与可测量输出,满足方程: $$ y(t) = Cx(t) + Du(t) $$ 该模型广泛应用于卡尔曼滤波器设计(参考来源:IEEE Transactions on Automatic Control期刊论文)。
4. 机器学习特征工程 在数据预处理阶段,观察矩阵的行表示样本、列表征特征,其正交化处理能提升模型训练效率(参考来源:Goodfellow《深度学习》第7章)。
此术语的英文对应词"Observation Matrix"需注意与Measurement Matrix的语义差异,后者特指包含量化测量值的矩阵形式(参考来源:SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications)。
观察矩阵(View Matrix)是计算机图形学中将物体从世界坐标系转换到观察坐标系的核心变换矩阵,其本质是将摄像机视角作为新坐标系原点进行坐标变换。以下是详细解释:
观察矩阵的作用是将三维场景中的物体坐标,从世界空间转换到以摄像机为原点的观察空间。这一过程使摄像机始终位于观察坐标系的原点,朝向-Z轴方向,便于后续投影计算。
观察矩阵的构建需要以下参数:
确定观察坐标系轴:
构造旋转矩阵: 将世界坐标系旋转对齐到观察坐标系的轴方向: $$ R = begin{bmatrix} r_x & r_y & r_z & 0 u_x & u_y & u_z & 0 -g_x & -g_y & -g_z & 0 0 & 0 & 0 & 1 end{bmatrix} $$
构造平移矩阵: 将摄像机位置平移至原点: $$ T = begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 & -Q_x 0 & 1 & 0 & -Q_y 0 & 0 & 1 & -Q_z 0 & 0 & 0 & 1 end{bmatrix} $$
组合观察矩阵: 最终观察矩阵为平移与旋转的组合: $$ V = R cdot T $$
观察矩阵等价于将摄像机变换到世界坐标系原点的逆操作,即模型变换的逆矩阵。任何点( vec{p} )在观察空间中的坐标可通过( vec{p}' = V cdot vec{p} )计算得到。
观察矩阵通过平移和旋转,将世界坐标系中的点转换到以摄像机为中心的坐标系,为后续投影提供统一计算基准。实际应用中需注意坐标系的左右手规则差异(如OpenGL与DirectX的不同实现)。
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