論文の概要: Pentagon-Match (PMatch): Identification of View-Invariant Planar Feature for Local Feature Matching-Based Homography Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17463v1
• Date: Sat, 27 May 2023 12:41:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 19:05:24.792571
• Title: Pentagon-Match (PMatch): Identification of View-Invariant Planar Feature for Local Feature Matching-Based Homography Estimation
• Title（参考訳）: ペンタゴンマッチング(pmatch):局所特徴マッチングに基づくホモグラフィ推定のためのビュー不変平面特徴の同定
• Authors: Yueh-Cheng Huang, Chen-Tao Hsu, and Jen-Hui Chuang
• Abstract要約: コンピュータビジョンにおいて、画像間の正確な点対応を見つけることは、画像縫合、画像検索、視覚的位置決めなど、多くのアプリケーションにおいて重要な役割を担っている。 これらの研究の多くは、RANSACのようなサンプリング手法が使われる前に局所的な特徴のマッチングに焦点を合わせ、初期マッチング結果の検証を行う。 ペンタゴン・マッチ (Pentagon-Match, PMatch) は、ペンタゴンをランダムにサンプリングし、初期一致したキーポイントの正当性を検証するために提案される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.240487187855135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In computer vision, finding correct point correspondence among images plays an important role in many applications, such as image stitching, image retrieval, visual localization, etc. Most of the research works focus on the matching of local feature before a sampling method is employed, such as RANSAC, to verify initial matching results via repeated fitting of certain global transformation among the images. However, incorrect matches may still exist. Thus, a novel sampling scheme, Pentagon-Match (PMatch), is proposed in this work to verify the correctness of initially matched keypoints using pentagons randomly sampled from them. By ensuring shape and location of these pentagons are view-invariant with various evaluations of cross-ratio (CR), incorrect matches of keypoint can be identified easily with homography estimated from correctly matched pentagons. Experimental results show that highly accurate estimation of homography can be obtained efficiently for planar scenes of the HPatches dataset, based on keypoint matching results provided by LoFTR. Besides, accurate outlier identification for the above matching results and possible extension of the approach for multi-plane situation are also demonstrated.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンでは、画像のスティッチング、画像検索、視覚定位など多くのアプリケーションにおいて、画像間の正しい点対応を見つけることが重要な役割を果たす。 これらの研究の多くは、RANSACのようなサンプリング手法が使われる前に局所的な特徴のマッチングに焦点を合わせ、画像間の特定のグローバルな変換を繰り返すことで初期マッチング結果を検証する。 しかし、不一致が残ることもある。 そこで本研究では,ランダムにサンプリングされたペンタゴンを用いて初期マッチングされたキーポイントの正しさを検証するために,新しいサンプリング方式であるペンタゴンマッチング(pmatch)を提案する。 これらの五角形の形状と位置が横比 (CR) の様々な評価で不変であることを保証することにより、キーポイントの誤一致を正しく一致した五角形から推定したホモグラフィーで容易に識別できる。 実験の結果, loftr が提供するキーポイントマッチング結果に基づいて, ハパッチデータセットの平面シーンに対して, 高精度なホモグラフィ推定が可能となった。 さらに、上記のマッチング結果に対する正確な外れ値の同定と、多面的状況に対するアプローチの拡張の可能性も示す。

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