論文の概要: Video-Based Camera Localization Using Anchor View Detection and
Recursive 3D Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03068v1
- Date: Wed, 7 Jul 2021 08:13:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2021-07-08 14:05:16.919740
- Title: Video-Based Camera Localization Using Anchor View Detection and
Recursive 3D Reconstruction
- Title（参考訳）: アンカービュー検出と再帰的3次元再構成を用いたビデオカメラ定位
- Authors: Hajime Taira, Koki Onbe, Naoyuki Miyashita, Masatoshi Okutomi
- Abstract要約: 本稿では, 産業部品検査などの産業状況において, 画像シーケンスを撮影するための新しいカメラローカライゼーション手法を提案する。
標準的な3次元再構成パイプラインを損なう特異な外観に対処するために、ある場所に概ね接続されたシーケンス内のキーフレームを選択することで、シーンの事前知識を利用する。
実際の産業状況において,本手法は入力シーケンスの99%以上のフレームをローカライズできるが,標準的なローカライゼーション手法では完全なカメラ軌道の再構成に失敗する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.538135084738725
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper we introduce a new camera localization strategy designed for
image sequences captured in challenging industrial situations such as
industrial parts inspection. To deal with peculiar appearances that hurt
standard 3D reconstruction pipeline, we exploit pre-knowledge of the scene by
selecting key frames in the sequence (called as anchors) which are roughly
connected to a certain location. Our method then seek the location of each
frame in time-order, while recursively updating an augmented 3D model which can
provide current camera location and surrounding 3D structure. In an experiment
on a practical industrial situation, our method can localize over 99% frames in
the input sequence, whereas standard localization methods fail to reconstruct a
complete camera trajectory.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,産業部品検査などの困難な産業状況下で捉えた画像列のための新しいカメラローカライゼーション戦略を提案する。
標準的な3次元復元パイプラインを損なう特異な外観に対処するために,特定の位置と大まかに繋がっているシーケンス(アンカーと呼ばれる)のキーフレームを選択することで,シーンの事前知識を活用する。
提案手法は,現在のカメラ位置と周囲の3D構造を提供する拡張3Dモデルを再帰的に更新しながら,時間順で各フレームの位置を求める。
実際の産業状況において,本手法は入力シーケンスの99%以上のフレームをローカライズできるが,標準的なローカライゼーション手法では完全なカメラ軌道を再構築できない。
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