論文の概要: Neural Active Structure-from-Motion in Dark and Textureless Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15378v1
• Date: Sun, 20 Oct 2024 12:29:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:18:43.531511
• Title: Neural Active Structure-from-Motion in Dark and Textureless Environment
• Title（参考訳）: 暗黒環境と無テクスチャ環境における運動からの神経活動構造
• Authors: Kazuto Ichimaru, Diego Thomas, Takafumi Iwaguchi, Hiroshi Kawasaki,
• Abstract要約: 構造光(SL)システムのための同時形状再構成とポーズ推定手法を提案する。 提案手法は,投影されたパターンのみを観察した画像から,正確な形状復元とポーズ推定を行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3378968838200862
• License:
• Abstract: Active 3D measurement, especially structured light (SL) has been widely used in various fields for its robustness against textureless or equivalent surfaces by low light illumination. In addition, reconstruction of large scenes by moving the SL system has become popular, however, there have been few practical techniques to obtain the system's precise pose information only from images, since most conventional techniques are based on image features, which cannot be retrieved under textureless environments. In this paper, we propose a simultaneous shape reconstruction and pose estimation technique for SL systems from an image set where sparsely projected patterns onto the scene are observed (i.e. no scene texture information), which we call Active SfM. To achieve this, we propose a full optimization framework of the volumetric shape that employs neural signed distance fields (Neural-SDF) for SL with the goal of not only reconstructing the scene shape but also estimating the poses for each motion of the system. Experimental results show that the proposed method is able to achieve accurate shape reconstruction as well as pose estimation from images where only projected patterns are observed.
• Abstract（参考訳）: アクティブな3D計測、特に構造化光(SL)は、低光照射によるテクスチャレスや等価表面に対する堅牢性のために様々な分野で広く利用されている。 また, SLシステムの移動による大規模シーンの復元が盛んに行われているが, テクスチャレス環境下では回収できない画像特徴に基づくため, 画像のみから正確なポーズ情報を得るための実践的手法はほとんどない。 本稿では,シーン上に粗いパターンが投影される画像集合(シーンテクスチャ情報がない)から,SLシステムの同時形状再構成とポーズ推定手法を提案し,これをActive SfMと呼ぶ。 そこで本研究では,映像の形状を再構成するだけでなく,システムの各動作のポーズを推定する目的で,SLのためのニューラルサイン付き距離場(Neural-SDF)を用いたボリューム形状の完全な最適化フレームワークを提案する。 実験結果から,提案手法は正確な形状復元を実現するだけでなく,投影されたパターンのみを観察した画像からのポーズ推定も可能であることがわかった。

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