当使用 DLT 算法估计单应性时，使用更多的点会导致更多或更少的错误吗？
When using a DLT algorithm to estimate a homography, would using more points result in more or less error?
在 Multiple View Geometry 的第 116 页中，图表比较了 DLT 误差（实心圆）、Gold Standard/reprojection 误差（虚线方块）、理论误差（虚线菱形）估计图形之间单应性的方法a 和原来的方形棋盘。图 b 显示当你使用更多的点对应来做这样的估计时，会有更高的残差（见下图）。直觉上这对我来说没有意义，不应该更多的点对应导致更好的估计吗？
残差是每个点的残差之和，当然随着点数的增加而增大。但是，对于无偏算法，例如黄金标准，给定级别 i.i.d。噪声，曲线变平，因为每个附加点对总和的贡献对总和的影响越来越小。
在 Multiple View Geometry 的第 116 页中，图表比较了 DLT 误差（实心圆）、Gold Standard/reprojection 误差（虚线方块）、理论误差（虚线菱形）估计图形之间单应性的方法a 和原来的方形棋盘。图 b 显示当你使用更多的点对应来做这样的估计时，会有更高的残差（见下图）。直觉上这对我来说没有意义，不应该更多的点对应导致更好的估计吗？
残差是每个点的残差之和，当然随着点数的增加而增大。但是，对于无偏算法，例如黄金标准，给定级别 i.i.d。噪声，曲线变平，因为每个附加点对总和的贡献对总和的影响越来越小。