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/2311.18107v5
• Date: Mon, 3 Jun 2024 17:46:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 20:11:43.084668
• 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。 混合モデルを用いた確率論的モデリングは、正確でロバストなポーズ推定の可能性を示している。
• 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. This paper presents a novel stochastic-geometrical modeling framework for object pose estimation based on observing multiple feature points. Methods: This framework utilizes mixture models for feature point densities in object space and for interpreting real measurements. Advantages 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 (camera and lateration setup) are presented. Results: Numerical experiments show the effectiveness of this modeling and general algorithm by presenting four simulation scenarios for three observation systems, including the dependence on measurement resolution, object deformations and measurement noise. Probabilistic modeling utilizing mixture models shows the potential for accurate and robust pose estimations while avoiding the correspondence problem.
• 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:本フレームワークはオブジェクト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。 利点は、個々の特徴対応を解決し、マルチビューアプリケーションに正しい確率的依存関係を組み込むのを避けることである。 まず、一般的なモデリングフレームワークを提示し、次に、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、2つのサンプルモデル(カメラとラセレーション設定)を提示する。 結果: 数値実験により, 測定分解能, 物体変形, 測定ノイズへの依存性を含む3つの観測システムに対して, 4つのシミュレーションシナリオを提示することにより, このモデリングと一般アルゴリズムの有効性を示した。 混合モデルを用いた確率論的モデリングは、対応問題を避けつつ、正確でロバストなポーズ推定の可能性を示している。

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