論文の概要: Camera Pose Revisited

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.12567v1
• Date: Sun, 18 Jan 2026 20:10:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.687206
• Title: Camera Pose Revisited
• Title（参考訳）: カメラポッドの再検討
• Authors: Władysław Skarbek, Michał Salomonowicz, Michał Król,
• Abstract要約: 本稿では,キャリブレーション対象のポーズの初期推定に着目したパースペクティブ-$n$n$n$問題に対処する。 そこで本研究では,復調誤差ベクトルの古典的2次定式化を組み合わせたテキストレットCay-ProCay78アルゴリズムを提案する。
• 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: Estimating the position and orientation of a camera with respect to an observed scene is one of the central problems in computer vision, particularly in the context of camera calibration and multi-sensor systems. This paper addresses the planar Perspective--$n$--Point problem, with special emphasis on the initial estimation of the pose of a calibration object. As a solution, we propose the \texttt{PnP-ProCay78} algorithm, which combines the classical quadratic formulation of the reconstruction error with a Cayley parameterization of rotations and least-squares optimization. The key component of the method is a deterministic selection of starting points based on an analysis of the reconstruction error for two canonical vectors, allowing costly solution-space search procedures to be avoided. Experimental validation is performed using data acquired also from high-resolution RGB cameras and very low-resolution thermal cameras in an integrated RGB--IR setup. The results demonstrate that the proposed algorithm achieves practically the same projection accuracy as optimal \texttt{SQPnP} and slightly higher than \texttt{IPPE}, both prominent \texttt{PnP-OpenCV} procedures. However, \texttt{PnP-ProCay78} maintains a significantly simpler algorithmic structure. Moreover, the analysis of optimization trajectories in Cayley space provides an intuitive insight into the convergence process, making the method attractive also from a didactic perspective. Unlike existing PnP solvers, the proposed \texttt{PnP-ProCay78} algorithm combines projection error minimization with an analytically eliminated reconstruction-error surrogate for translation, yielding a hybrid cost formulation that is both geometrically transparent and computationally efficient.
• Abstract（参考訳）: 観察シーンに対するカメラの位置と向きを推定することは、特にカメラキャリブレーションやマルチセンサーシステムにおいて、コンピュータビジョンにおける中心的な問題の一つである。 本稿では,キャリブレーション対象のポーズの初期推定を中心に,平面的パースペクティブ--$n$-Point問題に対処する。 解法として、復調誤差の古典的二次的定式化と回転のケイリーパラメータ化と最小二乗最適化を組み合わせた「texttt{PnP-ProCay78}」アルゴリズムを提案する。 この手法の鍵となる構成要素は、2つの正準ベクトルに対する再構成誤差の分析に基づいて開始点を決定する決定論的選択であり、コストのかかる解空間探索を回避できる。 高分解能RGBカメラと高分解能熱カメラから取得したデータを統合RGB-IR設定で実験的に検証する。 この結果から,提案アルゴリズムは最適な \texttt{SQPnP} とほぼ同一のプロジェクション精度を達成し,どちらも顕著な \texttt{PnP-OpenCV} プロシージャである \texttt{IPPE} よりもわずかに高い精度を示した。 しかし、 \texttt{PnP-ProCay78} はアルゴリズム構造をはるかにシンプルに維持する。 さらに、ケイリー空間における最適化軌跡の解析は収束過程の直観的な洞察を与え、この手法を実践的な観点からも魅力的にしている。 既存のPnPソルバとは異なり、提案アルゴリズムはプロジェクションエラー最小化と解析的に排除された再構成エラーサロゲートを組み合わせることで、幾何学的に透過的で計算効率のよいハイブリッドコスト定式化を実現する。

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