論文の概要: Generalized Pose-and-Scale Estimation using 4-Point Congruence Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.13817v1
• Date: Fri, 27 Nov 2020 16:30:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 02:21:22.550491
• Title: Generalized Pose-and-Scale Estimation using 4-Point Congruence Constraints
• Title（参考訳）: 四点制約を用いた一般化ポス・アンド・スケール推定
• Authors: Victor Fragoso, Sudipta Sinha
• Abstract要約: gP4Pcは、一般的なカメラの絶対的なポーズを、対応する4つの3Dポイント・アンド・レイペアから未知の内部スケールで計算する新しい方法である。 実データと合成データを用いた実験により,gP4PcはSACRANフレームワーク内での使用時の総実行時間において最速の手法であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.063728016437489
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present gP4Pc, a new method for computing the absolute pose of a generalized camera with unknown internal scale from four corresponding 3D point-and-ray pairs. Unlike most pose-and-scale methods, gP4Pc is based on constraints arising from the congruence of shapes defined by two sets of four points related by an unknown similarity transformation. By choosing a novel parametrization for the problem, we derive a system of four quadratic equations in four scalar variables. The variables represent the distances of 3D points along the rays from the camera centers. After solving this system via Groebner basis-based automatic polynomial solvers, we compute the similarity transformation using an efficient 3D point-point alignment method. We also propose a specialized variant of our solver for the case of coplanar points, which is computationally very efficient and about 3x faster than the fastest existing solver. Our experiments on real and synthetic datasets, demonstrate that gP4Pc is among the fastest methods in terms of total running time when used within a RANSAC framework, while achieving competitive numerical stability, accuracy, and robustness to noise.
• Abstract（参考訳）: 一般化カメラの絶対的なポーズを4つの3次元点-線対から未知の内部スケールで計算する新しい方法gP4Pcを提案する。 多くのポーズ・アンド・スケール法とは異なり、gP4Pcは未知の類似性変換に関連する4点の2つの集合によって定義される形状の合同から生じる制約に基づいている。 問題に対する新しいパラメトリゼーションを選択することにより、4つのスカラー変数の2次方程式の系を導出する。 変数は、カメラセンターからの光線に沿って3dポイントの距離を表す。 このシステムをGroebnerベースベースの自動多項式解法で解いた後、効率的な3Dポイントアライメント法を用いて類似性変換を計算する。 また,計算的に非常に効率的で,既存の解法よりも約3倍高速であるコプラナー点の場合には,解法の特殊変種も提案する。 実データと合成データを用いた実験により, RANSACフレームワーク内で使用した場合, gP4Pcは, 競合する数値安定性, 精度, 騒音に対する頑健性を実現しつつ, 総走行時間において最速の手法であることが示された。

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