- 循环图中的旋转平均：基于原始 - 对偶方法和闭合形式
通过最大似然估计的方法，本文针对旋转平均问题提出了一种新的原始 - 对偶方法，以解决在计算机视觉和摄像机网络标定中使用的非凸高维优化问题，并在多个情境中对该方法进行了基准测试，通过对偶理论验证了解决方案的有效性和性能提升。
- 多通道点云拼接与扩散全局优化
提出了一种新的多通道点云镶嵌框架，其设计用于将部分重叠的点云集合（通常来自 3D 扫描仪或移动 RGB-D 相机）对齐到一个统一的坐标系统；核心算法为 ODIN，它使用扩散过程对相关矩阵进行去噪，并通过迭代识别重叠部分和优化注意力得分来提高 - 多不可约谱同步用于稳健旋转平均
使用谐波分析和谱松弛方法解决旋转平均问题，通过与测量图属性相关的性能保证，指导传感器布置、网络压缩和主动感知等任务。
- CVPR重新审视旋转平均：不确定性与鲁棒损失
本论文提出一种改进的旋转平均方法，通过直接将不确定性从点对应中传播到旋转平均中来模拟基础噪声分布，同时探索了将 MAGSAC 损失整合到旋转平均问题中的可能性，较之传统的健壮损失方法在大规模公共基准测试中的精度更高。
- CVPRRAGO: 多次旋转均值的循环图优化器
本文提出了一个深度循环旋转平均图优化器 (RAGO)，用于解决多重旋转平均 (MRA) 的问题，通过边缘修正策略减少了不准确测量的影响，使用门控循环单元追踪成本图的时间信息，使其成为一个实时的学习优化方案，用于解决现实中的问题。RAGO 在 - ECCV非刚性结构运动中的有机先验
本文提倡在经典非刚性运动（NRSfM）中使用有机先验。利用因子分解矩阵中的有机先验，本文提出了一种简单的、有条理的、实用的方法来有效地利用这些先验来解决 NRSfM 问题。提出的方法除了流行的低秩形状的假设外，不做任何其他假设，并且在正交投 - ICML通过二次规划实现强大的群同步
提出了一种新的二次规划公式，用于估计组同步中的数据损坏程度，并使用这些估计值来解决此问题。该方法利用了组的循环一致性，并将其称为结构一致性的检测和估计（DESC）。该公式具有多种优点，例如可以容忍高达信息论界限的数据损坏，不需要好的初始化， - CVPRHARA: 基于层次结构的鲁棒性旋转平均方法
提出了一种新的分层方法 HARA 来解决多次旋转平均问题，通过优先加入具有强大三元组支持的边逐步建立生成树，实现了离群值过滤以及在非线性优化前得到鲁棒的初步解，同时也可集成有效 2D-2D 对应关系，经过合成数据集和现实数据集的广泛评估，结 - 分秒之间的旋转平均值：一种基于原始对偶方法和闭合形式的循环图算法
本文从最大似然估计的角度出发，提出了一种新的无需初始化的原始 - 对偶方法来解决旋转平均问题，同时，在循环图中得出了旋转平均的第一个闭合解，这一方法在精度和性能方面都有了显著的提升。
- CVPR旋转坐标下降算法用于快速全局最优的旋转平均
该论文介绍了一种名为旋转坐标下降（RCD）的快速算法，用于全局优化的旋转平均问题。该算法直接维护并更新所有有效旋转，避免了存储大型稠密半定矩阵的需求，并且可以进一步加速通过本地优化程序。
- 混合旋转均值：一种快速且鲁棒的旋转均值方法
本文提出一种采用局部和全局旋转平均法的混合方法，结合快速的视图图滤波预处理，解决 3D 重建中的精度和准确性问题，并将此方法应用于增量式运动结构，从而将此方法的实用性提高到很高的程度，实验表明，此方法可以有效地纠正糟糕的相机姿态和减小漂移。
- 基于增量旋转平均和环路闭合的单目旋转里程计
通过 2D-2D 特征匹配技术，利用旋转平均算法设计一种可快速而又准确地估算单目相机旋转方向的系统，该系统通过维护一个视图图形并解决旋转问题来估算摄像机轨迹和地图，并驱动 V-SLAM 系统跟踪纯旋转运动。
- CVPR围绕内在度量旋转平均值的最小值分布
本文研究的问题是通过相机拍摄的三维场景图像确定相机方向的非凸优化问题，主要关注旋转平均的空间分布和局部极小值以及使用代数连通性作为问题难度的指标。
- 多分辨率渐进式 Hough 变换的基于事件的星跟踪
本文提出了一种基于事件处理的星敏感器处理方法，通过多分辨率霍夫变换和旋转平均优化技术，能够在异步环境下使用标准硬件快速、准确地跟踪恒星方向。
- 事件相机星轨追踪
本文提出使用事件传感器进行星点跟踪，提出了一种算法流程，包括旋转平均和捆绑调整。同时，还发布了一个使用事件相机进行星点跟踪的数据集，此方法引入了星点跟踪问题并将计算机视觉领域的专业知识运用于商业应用中。