Im Maschinensehen stellt die Extraktion von Bewegungsinformation aus Bildsequenzen ein zentrales Problem dar. Typischerweise möchte man dabei das Verschiebungsvektorfeld (Korrespondenzfeld) zwischen zwei aufeinanderfolgenden Bildern einer Bildfolge bestimmen, welches in der Literatur auch als optischer Fluss bezeichnet wird. Dieser kann heute bereits sehr genau mithilfe sogenannter Variationsansätze berechnet werden, welche trotzdem noch Ungenauigkeiten in informationsarmen, homogenen Bildbereichen aufweisen. Entsteht der optische Fluss ausschließlich aufgrund der Eigenbewegung der Kamera (Stereofall), so gibt es eine weitere geometrische Bedingung, die bei dessen Berechnung verwendet werden sollte: die Epipolarbedingung. Diese erleichtert die Korrespondenzfindung durch Beschränkung des Suchraums und wird mathematisch durch die sogenannte Fundamentalmatrix beschrieben. Ziel der Arbeit ist die Untersuchung verschiedener Ansätze zur Schätzung dieser Fundamentalmatrix aus initialen Punktkorrespondenzen. Zum einen, indem viele Punktkorrespondenzen aus einem zuvor berechneten optischen Flussfeld verwendet werden und zum anderen durch das Heranziehen weniger, aber dafür sehr genauer, Punktepaare. Schließlich wird die Qualität der geschätzten Fundamentalmatrix mit einem geeigneten Fehlermaß evaluiert.