論文の概要: Robust Multi-view Camera Calibration from Dense Matches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.15608v1
• Date: Wed, 17 Dec 2025 17:19:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-18 17:06:27.073514
• Title: Robust Multi-view Camera Calibration from Dense Matches
• Title（参考訳）: 濃密なマッチングによるロバストなマルチビューカメラキャリブレーション
• Authors: Johannes Hägerlind, Bao-Long Tran, Urs Waldmann, Per-Erik Forssén,
• Abstract要約: ポーズ推定とキャリブレーションのためのロバストな手法を提案する。 我々は、それぞれのシーンを異なる視点から観察する、一組の堅いカメラを考える。 具体的には、個々のコンポーネントをStructure-from-motion (SfM)パイプラインで分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6336895015108397
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimating camera intrinsics and extrinsics is a fundamental problem in computer vision, and while advances in structure-from-motion (SfM) have improved accuracy and robustness, open challenges remain. In this paper, we introduce a robust method for pose estimation and calibration. We consider a set of rigid cameras, each observing the scene from a different perspective, which is a typical camera setup in animal behavior studies and forensic analysis of surveillance footage. Specifically, we analyse the individual components in a structure-from-motion (SfM) pipeline, and identify design choices that improve accuracy. Our main contributions are: (1) we investigate how to best subsample the predicted correspondences from a dense matcher to leverage them in the estimation process. (2) We investigate selection criteria for how to add the views incrementally. In a rigorous quantitative evaluation, we show the effectiveness of our changes, especially for cameras with strong radial distortion (79.9% ours vs. 40.4 vanilla VGGT). Finally, we demonstrate our correspondence subsampling in a global SfM setting where we initialize the poses using VGGT. The proposed pipeline generalizes across a wide range of camera setups, and could thus become a useful tool for animal behavior and forensic analysis.
• Abstract（参考訳）: カメラの内在と外在を推定することはコンピュータビジョンの基本的な問題であり、構造移動(Structure-from-motion, SfM)の進歩は精度と堅牢性を改善するが、オープンな課題は残る。 本稿では,ポーズ推定とキャリブレーションのためのロバストな手法を提案する。 我々は、動物行動研究や監視映像の法医学的分析において典型的なカメラ装置である、異なる視点からそれぞれのシーンを観察する厳密なカメラのセットを考える。 具体的には、SfM(Structure-from-motion)パイプラインの個々のコンポーネントを分析し、精度を向上させる設計選択を識別する。 本研究の主な貢献は次のとおりである: 1) 予測応答を高密度マッチング器から最良に切り離し、推定過程でそれらを活用する方法を検討する。 2) ビューを段階的に追加する方法の選択基準について検討する。 厳密な定量的評価では、特に強い放射歪みのあるカメラ(79.9%対40.4バニラVGGT)において、変化の有効性を示す。 最後に、VGGTを用いてポーズを初期化するグローバルSfM設定で、通信サブサンプリングを実演する。 提案したパイプラインは、広範囲のカメラ装置にまたがって一般化され、動物行動や法医学的分析に有用なツールとなる可能性がある。

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