論文の概要: A Stochastic-Geometrical Framework for Object Pose Estimation based on Mixture Models Avoiding the Correspondence Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18107v1
• Date: Wed, 29 Nov 2023 21:45:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 18:38:59.648770
• Title: A Stochastic-Geometrical Framework for Object Pose Estimation based on Mixture Models Avoiding the Correspondence Problem
• Title（参考訳）: 対応問題を回避する混合モデルに基づく物体姿勢推定のための確率幾何学的枠組み
• Authors: Wolfgang Hoegele
• Abstract要約: 本稿では,複数特徴点の観測に基づくオブジェクトポーズ推定のための新しい幾何学的モデリングフレームワークを提案する。 混合モデルに基づくポーズ推定の確率論的モデリングは、正確でロバストなポーズ推定につながると結論付けることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background: Pose estimation of rigid objects is a practical challenge in optical metrology and computer vision. In this paper a novel stochastic-geometrical modeling framework for object pose estimation is presented based on observing multiple feature points. Methods: This stochastic-geometrical framework utilizes mixture models for the feature point densities in object space as well as for interpreting real measurements. Direct advantages of this approach are the avoidance to resolve individual feature correspondences and to incorporate correct stochastic dependencies in multi-view applications. First, the general modeling framework is presented, second, a general algorithm for pose estimation is derived, and third, two example models for a camera setup as well as a lateration setup are presented. Results: The numerical experiments show the effectiveness of this modeling and general algorithm by investigating four simulation scenarios for three different observation systems, including the dependence on measurement resolution, object deformations as well as strong measurement noise. It can be concluded that the probabilistic modeling of pose estimation based on mixture models can lead to accurate and robust pose estimations.
• Abstract（参考訳）: 背景: 剛体物体の姿勢推定は、光学メロロジーとコンピュータビジョンの実践的な課題である。 本稿では,複数の特徴点を観測し,対象ポーズ推定のための新しい確率幾何学的モデリングフレームワークを提案する。 方法: この確率幾何学的フレームワークは,対象空間における特徴点密度と実測値の解釈に混合モデルを利用する。 このアプローチの直接的な利点は、個々の特徴対応を解消し、マルチビューアプリケーションにおける正しい確率的依存関係を取り入れることである。 まず、一般的なモデリングフレームワークを提示し、第2に、ポーズ推定のための一般的なアルゴリズムを導出し、第3に、カメラ設定とラテラレーション設定のための2つのサンプルモデルを示す。 結果: 数値実験により, 測定精度, 物体変形, 強度測定ノイズなど, 3つの異なる観測システムに対するシミュレーションシナリオを4つ検討し, 本モデルと一般アルゴリズムの有効性を検証した。 混合モデルに基づくポーズ推定の確率的モデル化は、精度とロバストなポーズ推定につながると結論付けることができる。

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