論文の概要: Reducing Drift in Structure From Motion Using Extended Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12295v3
- Date: Wed, 14 Oct 2020 01:59:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-24 08:12:56.943437
- Title: Reducing Drift in Structure From Motion Using Extended Features
- Title（参考訳）: 拡張特徴を用いた構造物のドリフトの低減
- Authors: Aleksander Holynski, David Geraghty, Jan-Michael Frahm, Chris Sweeney,
Richard Szeliski
- Abstract要約: 低周波長範囲誤差(ドリフト)は3次元構造における運動からの固有問題である。
本研究では,平面や消失点などの拡張された構造特徴を用いて,スケールと位置のドリフトを劇的に低減する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.37566035407689
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Low-frequency long-range errors (drift) are an endemic problem in 3D
structure from motion, and can often hamper reasonable reconstructions of the
scene. In this paper, we present a method to dramatically reduce scale and
positional drift by using extended structural features such as planes and
vanishing points. Unlike traditional feature matches, our extended features are
able to span non-overlapping input images, and hence provide long-range
constraints on the scale and shape of the reconstruction. We add these features
as additional constraints to a state-of-the-art global structure from motion
algorithm and demonstrate that the added constraints enable the reconstruction
of particularly drift-prone sequences such as long, low field-of-view videos
without inertial measurements. Additionally, we provide an analysis of the
drift-reducing capabilities of these constraints by evaluating on a synthetic
dataset. Our structural features are able to significantly reduce drift for
scenes that contain long-spanning man-made structures, such as aligned rows of
windows or planar building facades.
- Abstract（参考訳）: 低周波長範囲誤差(drift)は3次元構造における運動からの固有問題であり、しばしばシーンの合理的な再構成を妨げる。
本稿では,平面や消失点などの拡張構造的特徴を用いて,スケールと位置ドリフトを劇的に低減する手法を提案する。
従来の特徴マッチングとは異なり、拡張された特徴は重複しない入力画像にまたがることができ、したがって復元の規模と形状に長い範囲の制約を与えることができる。
これらの特徴を,運動アルゴリズムによる最先端のグローバル構造に対する付加的な制約として追加し,その付加制約により,慣性的な計測を伴わずに,長視野の低視野映像などのドリフトプロン系列を再構築できることを実証する。
さらに, 合成データセット上での評価により, これらの制約のドリフト低減能力の解析を行う。
我々の構造的特徴は、窓の列や平面的な建物ファサードなど、長々とした人造構造を含むシーンのドリフトを著しく低減することができる。
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