論文の概要: Robust Uncertainty-Aware Multiview Triangulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01258v2
• Date: Wed, 5 Aug 2020 14:52:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 00:23:55.868800
• Title: Robust Uncertainty-Aware Multiview Triangulation
• Title（参考訳）: ロバスト不確実性を考慮したマルチビュー三角測量
• Authors: Seong Hun Lee, Javier Civera
• Abstract要約: マルチビュー三角測量と不確実性推定のための頑健で効率的な手法を提案する。 まず、中間点法を用いた2視点RANSACを用いた外乱除去方式を提案する。 第二に、初期解と不整集合を精製する異なる局所最適化法を比較する。 第三に、三角点の不確かさを、カメラの数、平均再投影誤差、最大パララックス角の3つの要素の関数としてモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.02647320786556
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a robust and efficient method for multiview triangulation and uncertainty estimation. Our contribution is threefold: First, we propose an outlier rejection scheme using two-view RANSAC with the midpoint method. By prescreening the two-view samples prior to triangulation, we achieve the state-of-the-art efficiency. Second, we compare different local optimization methods for refining the initial solution and the inlier set. With an iterative update of the inlier set, we show that the optimization provides significant improvement in accuracy and robustness. Third, we model the uncertainty of a triangulated point as a function of three factors: the number of cameras, the mean reprojection error and the maximum parallax angle. Learning this model allows us to quickly interpolate the uncertainty at test time. We validate our method through an extensive evaluation.
• Abstract（参考訳）: マルチビュー三角測量と不確実性推定のための頑健で効率的な手法を提案する。 まず, 2-view ransac と midpoint 法を併用した,outlier reject scheme を提案する。 三角測量の前に2視点サンプルを事前スクリーニングすることにより,最先端の効率性を実現する。 第二に、初期解と不整集合を精製する異なる局所最適化法を比較する。 不整集合の反復的な更新により、最適化は精度と堅牢性に大きな改善をもたらすことを示す。 第3に,三角測量点の不確かさを,カメラ数,平均再投影誤差,最大視差角の3つの要因の関数としてモデル化した。 このモデルを学ぶことで、テスト時に不確実性をすばやく補間できます。 我々は広範囲な評価を通じてその方法を検証する。

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