論文の概要: Illumination-Invariant Active Camera Relocalization for Fine-Grained Change Detection in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06580v1
• Date: Wed, 13 Apr 2022 18:00:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-16 07:21:01.163866
• Title: Illumination-Invariant Active Camera Relocalization for Fine-Grained Change Detection in the Wild
• Title（参考訳）: 野生における微粒化検出のための照明不変能動カメラ再局在
• Authors: Nan Li, Wei Feng, Qian Zhang
• Abstract要約: 本稿では,照度不変の能動カメラ再位置推定法について検討し,相対的なポーズ推定とスケール推定の両方を改善する。 画像ワープ誤差を最小限に抑え,各ACRの絶対スケールを求める線形システムを構築した。 我々の研究は、実世界の文化的遺産のきめ細かい変化監視タスクの実現可能性を大幅に拡大します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.104718944788141
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Active camera relocalization (ACR) is a new problem in computer vision that significantly reduces the false alarm caused by image distortions due to camera pose misalignment in fine-grained change detection (FGCD). Despite the fruitful achievements that ACR can support, it still remains a challenging problem caused by the unstable results of relative pose estimation, especially for outdoor scenes, where the lighting condition is out of control, i.e., the twice observations may have highly varied illuminations. This paper studies an illumination-invariant active camera relocalization method, it improves both in relative pose estimation and scale estimation. We use plane segments as an intermediate representation to facilitate feature matching, thus further boosting pose estimation robustness and reliability under lighting variances. Moreover, we construct a linear system to obtain the absolute scale in each ACR iteration by minimizing the image warping error, thus, significantly reduce the time consume of ACR process, it is nearly $1.6$ times faster than the state-of-the-art ACR strategy. Our work greatly expands the feasibility of real-world fine-grained change monitoring tasks for cultural heritages. Extensive experiments tests and real-world applications verify the effectiveness and robustness of the proposed pose estimation method using for ACR tasks.
• Abstract（参考訳）: ACR(Active Camera Relocalization)は、コンピュータビジョンにおける新しい問題であり、細粒度変化検出(FGCD)におけるカメラポーズの誤調整による画像歪みによる誤報を著しく低減する。 ACRが支持できる実りある成果にもかかわらず、相対的なポーズ推定の不安定な結果、特に照明条件が制御不能な屋外のシーン、すなわち2回の観測では高い照度が得られているため、依然として困難な問題である。 本稿では,照明不変のアクティブカメラ再局在化法について検討し,相対的なポーズ推定とスケール推定の両方において改善する。 平面セグメントを中間表現として,特徴マッチングを容易にすることにより,照明変動下でのポーズ推定のロバスト性と信頼性をさらに高める。 さらに,画像ワープ誤差を最小化することにより,各ACRイテレーションの絶対スケールを得る線形システムを構築し,ACRプロセスの時間消費を大幅に削減し,最先端のACR戦略よりも1.6ドル近い速度で処理する。 我々の研究は、実世界の文化的遺産のきめ細かい変化監視タスクの実現可能性を大幅に拡大します。 大規模実験と実世界の応用により,ACRタスクを用いたポーズ推定手法の有効性とロバスト性を検証した。

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