論文の概要: A Model for Multi-View Residual Covariances based on Perspective Deformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00765v1
• Date: Tue, 1 Feb 2022 21:21:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-04 01:48:05.605329
• Title: A Model for Multi-View Residual Covariances based on Perspective Deformation
• Title（参考訳）: 視点変形に基づく多視点残差共分散モデル
• Authors: Alejandro Fontan, Laura Oliva, Javier Civera and Rudolph Triebel
• Abstract要約: マルチビューSfM, オードメトリ, SLAMセットアップにおける視覚的残差の共分散モデルの導出を行う。 我々は、合成データと実データを用いてモデルを検証し、それを光度および特徴量に基づくバンドル調整に統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.21738020902411
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we derive a model for the covariance of the visual residuals in multi-view SfM, odometry and SLAM setups. The core of our approach is the formulation of the residual covariances as a combination of geometric and photometric noise sources. And our key novel contribution is the derivation of a term modelling how local 2D patches suffer from perspective deformation when imaging 3D surfaces around a point. Together, these add up to an efficient and general formulation which not only improves the accuracy of both feature-based and direct methods, but can also be used to estimate more accurate measures of the state entropy and hence better founded point visibility thresholds. We validate our model with synthetic and real data and integrate it into photometric and feature-based Bundle Adjustment, improving their accuracy with a negligible overhead.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,マルチビューSfM,オドメトリ,SLAMセットアップにおける視覚的残差の共分散モデルを提案する。 我々のアプローチの核心は、幾何学的および測光的ノイズ源の組み合わせとしての残留共分散の定式化である。 そして、我々の重要な新しい貢献は、局所的な2Dパッチが1点あたりの3D表面を撮像する際に、どのように視点変形に苦しむかをモデル化する用語の導出である。 これらを組み合わせることで、機能ベースと直接メソッドの両方の精度を向上させるだけでなく、より正確な状態エントロピーの測定値の推定や、より優れた確立された点可視性しきい値の推定にも使用できる、効率的で一般的な定式化が可能になる。 合成データと実データを用いてモデルを検証し,光度および特徴量に基づくバンドル調整に統合し,その精度を無視できないオーバーヘッドで向上する。

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