論文の概要: Video-based Sequential Bayesian Homography Estimation for Soccer Field Registration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10361v2
- Date: Sat, 4 May 2024 06:54:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-08 00:25:31.407077
- Title: Video-based Sequential Bayesian Homography Estimation for Soccer Field Registration
- Title（参考訳）: サッカー場登録のためのビデオベース連続ベイズホログラフィー推定
- Authors: Paul J. Claasen, J. P. de Villiers,
- Abstract要約: 1つのビデオフレームのホモグラフィーをアフィン変換によって次のビデオフレームに明示的に関連付ける新しいベイズフレームワークが提案されている。
提案手法は,2段階カルマンフィルタを用いて既存の手法を大幅に改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: A novel Bayesian framework is proposed, which explicitly relates the homography of one video frame to the next through an affine transformation while explicitly modelling keypoint uncertainty. The literature has previously used differential homography between subsequent frames, but not in a Bayesian setting. In cases where Bayesian methods have been applied, camera motion is not adequately modelled, and keypoints are treated as deterministic. The proposed method, Bayesian Homography Inference from Tracked Keypoints (BHITK), employs a two-stage Kalman filter and significantly improves existing methods. Existing keypoint detection methods may be easily augmented with BHITK. It enables less sophisticated and less computationally expensive methods to outperform the state-of-the-art approaches in most homography evaluation metrics. Furthermore, the homography annotations of the WorldCup and TS-WorldCup datasets have been refined using a custom homography annotation tool that has been released for public use. The refined datasets are consolidated and released as the consolidated and refined WorldCup (CARWC) dataset.
- Abstract（参考訳）: キーポイントの不確かさを明示的にモデル化しながら,アフィン変換により映像フレームのホモグラフィーを次へと明示的に関連付ける新しいベイズフレームワークを提案する。
この文献は以前、後のフレーム間の微分ホモグラフィーを使用していたが、ベイズ的な設定では使用しなかった。
ベイズ法が適用された場合、カメラの動きは適切にモデル化されず、キーポイントは決定論的として扱われる。
提案手法は,2段階カルマンフィルタを用いて既存の手法を大幅に改善する。
既存のキーポイント検出方法はBHITKで容易に拡張できる。
これにより、高度で計算コストの低い手法が、ほとんどのホモグラフィー評価指標において最先端の手法より優れている。
さらに、WorldCupとTS-WorldCupデータセットのホモグラフィアノテーションは、公開用にリリースされたカスタムホモグラフィアノテーションツールを使用して洗練されている。
洗練されたデータセットは統合され、統合されたWorldCup(CARWC)データセットとしてリリースされる。
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