Fugu-MT 論文翻訳(概要): HSolo: Homography from a single affine aware correspondence

論文の概要: HSolo: Homography from a single affine aware correspondence

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05004v1
Date: Thu, 10 Sep 2020 17:13:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-20 04:03:30.027253
Title: HSolo: Homography from a single affine aware correspondence
Title（参考訳）: HSolo:単一アフィン認識通信からのホログラフィー
Authors: Antonio Gonzales, Cara Monical, Tony Perkins
Abstract要約: Inlier-poor領域に特に適したホモグラフィー推定のための新しい手法を提案する。特に低い不整合率では,新しいアルゴリズムにより劇的な性能向上が期待できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The performance of existing robust homography estimation algorithms is highly dependent on the inlier rate of feature point correspondences. In this paper, we present a novel procedure for homography estimation that is particularly well suited for inlier-poor domains. By utilizing the scale and rotation byproducts created by affine aware feature detectors such as SIFT and SURF, we obtain an initial homography estimate from a single correspondence pair. This estimate allows us to filter the correspondences to an inlier-rich subset for use with a robust estimator. Especially at low inlier rates, our novel algorithm provides dramatic performance improvements.
Abstract（参考訳）: 既存のロバストなホモグラフィー推定アルゴリズムの性能は特徴点対応の不整合率に大きく依存する。本稿では,特に不純物領域に適したホモグラフィ推定手法を提案する。 SIFT や SURF などのアフィン認識特徴検出器によって生成されたスケールと回転の副生成物を利用して,単一対応対から初期ホモグラフィー推定値を求める。この推定により、ロバストな推定器で使用するために、対応を不等値な部分集合にフィルタリングすることができる。特に低収率では,本アルゴリズムは劇的な性能向上をもたらす。

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