論文の概要: A Linear N-Point Solver for Structure and Motion from Asynchronous Tracks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22733v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 14:53:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.26562
• Title: A Linear N-Point Solver for Structure and Motion from Asynchronous Tracks
• Title（参考訳）: 非同期トラックの構造と運動に対する線形N点解法
• Authors: Hang Su, Yunlong Feng, Daniel Gehrig, Panfeng Jiang, Ling Gao, Xavier Lagorce, Laurent Kneip,
• Abstract要約: 点対応からの構造と連続的な動きの推定は、コンピュータビジョンの基本的な問題である。 任意のタイムスタンプを持つ2次元点対応系の構造と線形運動推定のための統一的なアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.081278354577893
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Structure and continuous motion estimation from point correspondences is a fundamental problem in computer vision that has been powered by well-known algorithms such as the familiar 5-point or 8-point algorithm. However, despite their acclaim, these algorithms are limited to processing point correspondences originating from a pair of views each one representing an instantaneous capture of the scene. Yet, in the case of rolling shutter cameras, or more recently, event cameras, this synchronization breaks down. In this work, we present a unified approach for structure and linear motion estimation from 2D point correspondences with arbitrary timestamps, from an arbitrary set of views. By formulating the problem in terms of first-order dynamics and leveraging a constant velocity motion model, we derive a novel, linear point incidence relation allowing for the efficient recovery of both linear velocity and 3D points with predictable degeneracies and solution multiplicities. Owing to its general formulation, it can handle correspondences from a wide range of sensing modalities such as global shutter, rolling shutter, and event cameras, and can even combine correspondences from different collocated sensors. We validate the effectiveness of our solver on both simulated and real-world data, where we show consistent improvement across all modalities when compared to recent approaches. We believe our work opens the door to efficient structure and motion estimation from asynchronous data. Code can be found at https://github.com/suhang99/AsyncTrack-Motion-Solver.
• Abstract（参考訳）: 点対応による構造的・連続的な動き推定は、コンピュータビジョンにおける基本的な問題であり、よく知られた5点アルゴリズムや8点アルゴリズムのようなよく知られたアルゴリズムによって実現されている。 しかし、その評価にもかかわらず、これらのアルゴリズムはシーンの瞬間的なキャプチャーを表す一対のビューに由来する点対応の処理に限られている。 しかし、シャッターカメラのローリング、あるいは最近のイベントカメラの場合、この同期は故障する。 本研究では,任意の視点から,任意のタイムスタンプを持つ2次元点対応から,構造と線形運動を推定するための統一的なアプローチを提案する。 そこで, 線形速度と3次元点の効率よく回復できる線形点入射関係を導出した。 一般的な定式化のため、グローバルシャッター、ローリングシャッター、イベントカメラなど、幅広い感知モードからの対応を処理でき、異なるコロケーションされたセンサーからの対応を組み合わせることもできる。 シミュレーションデータと実世界データの両方で解法の有効性を検証し、最近の手法と比較して、全てのモダリティに対して一貫した改善を示す。 我々は、非同期データから効率的な構造と動きの推定を行うための扉を開くと信じている。 コードはhttps://github.com/suhang99/AsyncTrack-Motion-Solverにある。

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