論文の概要: CPnP: Consistent Pose Estimator for Perspective-n-Point Problem with Bias Elimination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05824v2
• Date: Wed, 06 Nov 2024 07:23:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 03:29:38.155023
• Title: CPnP: Consistent Pose Estimator for Perspective-n-Point Problem with Bias Elimination
• Title（参考訳）: CPnP: バイアス除去を用いたパースペクティブn点問題に対する一貫性ポス推定器
• Authors: Guangyang Zeng, Shiyu Chen, Biqiang Mu, Guodong Shi, Junfeng Wu,
• Abstract要約: バイアス除去を用いた一貫した解法emphCを提案する。 閉形式最小二乗解が得られた部分トラクションバイアスを解析する。 合成データと実画像の両方でテストしたところ,提案した推定器は,濃密な視覚的特徴を持つ画像に対して,よく知られた推定器よりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.099598169569383
• License:
• Abstract: The Perspective-n-Point (PnP) problem has been widely studied in both computer vision and photogrammetry societies. With the development of feature extraction techniques, a large number of feature points might be available in a single shot. It is promising to devise a consistent estimator, i.e., the estimate can converge to the true camera pose as the number of points increases. To this end, we propose a consistent PnP solver, named \emph{CPnP}, with bias elimination. Specifically, linear equations are constructed from the original projection model via measurement model modification and variable elimination, based on which a closed-form least-squares solution is obtained. We then analyze and subtract the asymptotic bias of this solution, resulting in a consistent estimate. Additionally, Gauss-Newton (GN) iterations are executed to refine the consistent solution. Our proposed estimator is efficient in terms of computations -- it has $O(n)$ computational complexity. Experimental tests on both synthetic data and real images show that our proposed estimator is superior to some well-known ones for images with dense visual features, in terms of estimation precision and computing time.
• Abstract（参考訳）: パースペクティブ・n・ポイント(PnP)問題はコンピュータビジョンとフォトグラム化社会の両方で広く研究されている。 特徴抽出技術の開発により、多数の特徴点が1ショットで利用可能になる可能性がある。 一貫した推定器を考案することは有望であり、すなわち、推定値が点の数が増えるにつれて、真のカメラのポーズに収束することができる。 この目的のために、バイアス除去を伴う一貫した PnP 解法である \emph{CPnP} を提案する。 具体的には, 線形方程式は, 閉形式最小二乗解の導出に基づいて, 測定モデル修正と変数除去により, 元の射影モデルから構成する。 そして、この解の漸近バイアスを分析して減算し、一貫した見積もりをもたらす。 さらに、ガウスニュートン(GN)の反復は、一貫した解を洗練するために実行される。 提案した推定器は計算の点で効率的であり、計算複雑性は$O(n)$である。 合成データと実画像の両方に対する実験により,提案した推定器は,推定精度と計算時間の観点から,濃密な視覚的特徴を持つ画像に対して,よく知られた推定器よりも優れていることが示された。

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