論文の概要: P1AC: Revisiting Absolute Pose From a Single Affine Correspondence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08790v1
- Date: Tue, 17 Nov 2020 17:36:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-24 17:06:43.776699
- Title: P1AC: Revisiting Absolute Pose From a Single Affine Correspondence
- Title(参考訳): p1ac:単一のアフィン対応から絶対的なポーズを再検討する
- Authors: Jonathan Ventura
- Abstract要約: 本稿では,方向点の単一観測と参照画像へのアフィン対応を考慮し,キャリブレーションカメラのポーズを推定する問題に対する新しい解を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.04585143845864
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce a novel solution to the problem of estimating the pose of a
calibrated camera given a single observation of an oriented point and an affine
correspondence to a reference image. Affine correspondences have traditionally
been used to improve feature matching over wide baselines; however, little
previous work has considered the use of such correspondences for absolute
camera pose computation. The advantage of our approach (P1AC) is that it
requires only a single correspondence in the minimal case in comparison to the
traditional point-based approach (P3P) which requires at least three points.
Our method removes the limiting assumptions made in previous work and provides
a general solution that is applicable to large-scale image-based localization.
Our evaluation on synthetic data shows that our approach is numerically stable
and more robust to point observation noise than P3P. We also evaluate the
application of our approach for large-scale image-based localization and
demonstrate a practical reduction in the number of iterations and computation
time required to robustly localize an image.
- Abstract(参考訳): 本稿では,方向点の単一観測と参照画像へのアフィン対応を考慮し,キャリブレーションカメラのポーズを推定する問題に対する新しい解を提案する。
アフィン対応は伝統的に幅広いベースラインに対する特徴マッチングを改善するために用いられてきたが、絶対的なカメラポーズの計算にそのような対応を用いることはほとんど考えていない。
我々のアプローチ(P1AC)の利点は、少なくとも3つの点を必要とする従来の点ベースアプローチ(P3P)と比較して、最小の場合で1つの対応しか必要としない点である。
提案手法は,従来の作業における仮定の制限を取り除き,大規模画像ベースローカライゼーションに適用可能な一般解を提供する。
提案手法は,P3Pよりも数値的に安定であり,点観測ノイズに対して頑健であることを示す。
また,本手法の大規模画像ベースローカライズへの応用を評価し,画像のロバストなローカライズに必要な反復数と計算時間の実効的削減を示す。
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