論文の概要: Fast and Robust Certifiable Estimation of the Relative Pose Between Two Calibrated Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08524v1
• Date: Thu, 21 Jan 2021 10:07:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-21 07:55:24.304887
• Title: Fast and Robust Certifiable Estimation of the Relative Pose Between Two Calibrated Cameras
• Title（参考訳）: 2台の校正カメラ間の相対値の高速かつロバストな評価
• Authors: Mercedes Garcia-Salguero and Javier Gonzalez-Jimenez
• Abstract要約: カメラの相対Pose問題(RPp)は、2つのカメラ間のペアワイズ回転のセットを与えられた相対方向変換(構成)を目指しています。 本稿では,検出された最適解の比率を高めるための証明書群について紹介する。 提案手法が高速でロバストなポーズ推定を実現することを,合成および実データにより証明する。
• 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 Relative Pose problem (RPp) for cameras aims to estimate the relative orientation and translation (pose) given a set of pair-wise feature correspondences between two central and calibrated cameras. The RPp is stated as an optimization problem where the squared, normalized epipolar error is minimized over the set of normalized essential matrices. In this work, we contribute an efficient and complete algorithm based on results from duality theory that is able to certify whether the solution to a RPp instance is the global optimum. Specifically, we present a family of certifiers that is shown to increase the ratio of detected optimal solutions. This set of certifiers is incorporated into an efficient essential matrix estimation pipeline that, given any initial guess for the RPp, refines it iteratively on the product space of 3D rotations and 2-sphere and thereupon, certifies the optimality of the solution. We integrate our fast certifiable pipeline into a robust framework that combines Graduated Non-convexity and the Black-Rangarajan duality between robust functions and line processes. This combination has been shown in the literature to outperform the robustness to outliers provided by approaches based on RANSAC. We proved through extensive experiments on synthetic and real data that the proposed framework provides a fast and robust relative pose estimation. We compare our proposal against the state-of-the-art methods on both accuracy and computational cost, and show that our estimations improve the output of the gold-standard approach for the RPp, the 2-view Bundle-Adjustment. We make the code publicly available \url{https://github.com/mergarsal/FastCertRelPose.git}.
• Abstract（参考訳）: カメラの相対ポーズ問題(RPp)は、2台の中央カメラと校正カメラのペアワイズ特徴対応を考慮し、相対配向と翻訳(目的)を推定することを目的としている。 RPp は二乗正規化エピポーラ誤差が正規化必須行列の集合上で最小化される最適化問題として記述される。 本研究では, rppインスタンスに対する解が大域的最適かどうかを検証できる双対性理論の結果に基づいて, 効率的かつ完全なアルゴリズムを提案する。 具体的には,検出された最適解の比率を増加させる証明器群を提案する。 この証明器のセットは、rppの初期推定が与えられたとき、3次元回転と2次元球面の積空間上で反復的に精製し、解の最適性を証明する効率的な本質行列推定パイプラインに組み込まれている。 我々は、高速な証明可能なパイプラインを、高次非凸性とロバスト関数とラインプロセスの間のブラックランガラジャン双対性を組み合わせた堅牢なフレームワークに統合する。 この組み合わせは、RANSACに基づくアプローチによって提供される外れ値に対する堅牢性を上回ることが文献で示されている。 提案手法が高速でロバストなポーズ推定を実現することを, 合成および実データに関する広範な実験により実証した。 提案手法を精度と計算コストの両面で比較し, RPpのゴールドスタンダード手法である2ビューバンドル調整の出力を改善することを示す。 コードを公開している。 \url{https://github.com/mergarsal/FastCertRelPose.git}。

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