Fugu-MT 論文翻訳(概要): Certifiable Relative Pose Estimation

論文の概要: Certifiable Relative Pose Estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.13732v2
Date: Fri, 19 Feb 2021 09:45:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-18 08:14:57.229023
Title: Certifiable Relative Pose Estimation
Title（参考訳）: 認定可能な相対ポーズ推定
Authors: Mercedes Garcia-Salguero, Jesus Briales and Javier Gonzalez-Jimenez
Abstract要約: エピポーラカメラからのカメラに対する相対ラグランジアン問題の最小版に対する高速最適性証明器を提案する。提案する証明器は二点に対する新しい閉形式表現に基づいている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0840789905678485
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper we present the first fast optimality certifier for the non-minimal version of the Relative Pose problem for calibrated cameras from epipolar constraints. The proposed certifier is based on Lagrangian duality and relies on a novel closed-form expression for dual points. We also leverage an efficient solver that performs local optimization on the manifold of the original problem's non-convex domain. The optimality of the solution is then checked via our novel fast certifier. The extensive conducted experiments demonstrate that, despite its simplicity, this certifiable solver performs excellently on synthetic data, repeatedly attaining the (certified \textit{a posteriori}) optimal solution and shows a satisfactory performance on real data.
Abstract（参考訳）: 本稿では,極性制約からキャリブレーションされたカメラに対する相対ポーズ問題の最小バージョンに対する最初の高速最適性証明器を提案する。提案した証明はラグランジアン双対性に基づいており、双対点に対する新しい閉形式表現に依存している。また、元の問題の非凸領域の多様体上で局所最適化を行う効率的な解法も活用する。解の最適性は、我々の新しい高速検定器を通して確認される。広範に実施された実験は, 単純性にもかかわらず, この証明可能な解法は, 合成データに対して良好に作用し, 最適解(認証された \textit{a reari})を繰り返し達成し, 実データに対して良好な性能を示すことを示した。

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