認識目標

認識目標は，カメラからのマーカスエンジニアリングの位置の発見とする． 位置の仮定は変換行列を用いた回転行列で表され，

$$P' = RP + T$$

で表されてきた．ここで， $R$ と $T$ は回転行列と，$P$の集合のモデルの座標系を $P'$の集合のカメラ座標系へ 変換するベクトルを示している． 残念ながら，いわゆる直感的ではない $R$ と $T$ のエラーは示されている．

建物の位置は，たった4つの自由度しか持っていないので， 認識目標の閾値の許容値はいわゆる，スケール，画像の位置，対象の角度で表現される． これらのパラメータは，焦点ポイントから，建物の既知の点へベクトルと， 既知の点の水平の回転と して表現されることへの事実として反映される． 位置ベクトルのエラーは長さのエラーとなり，正しいカメラと対象の距離の割合を測定され， また，位置のエラーとなり，角度が測定される． また，対象の回転のエラーは角度で表される．

建物の位置は地軸に対し，誤差は $5^\circ$ 以内だが， これによる閾値のエラーは，画像の角度は誤差が $1^\circ$ 以内，奥行きは $10^\circ$ 以内である必要がある． これはつまり，仮定された建物の位置がもっと高い精度でなければならないことになる． 図3.11はこれらの基準を満たす位置の例を示している． この場合，建物の位置は最初の21回の試みのSLSの手法で行われる．