論文の概要: FLIGHT: Fibonacci Lattice-based Inference for Geometric Heading in real-Time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.23115v1
• Date: Thu, 26 Feb 2026 15:27:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-27 18:41:22.751442
• Title: FLIGHT: Fibonacci Lattice-based Inference for Geometric Heading in real-Time
• Title（参考訳）: FLIGHT: Fibonacci Lattice-based Inference for Geometric Heading in real-time
• Authors: David Dirnfeld, Fabien Delattre, Pedro Miraldo, Erik Learned-Miller,
• Abstract要約: 単眼ビデオからカメラの動き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る。 既知の回転の下でカメラの向きを回復する既存の方法は、低ノイズ、低出力条件でよく機能する傾向にある。 本稿では,カメラの向きを推定するために,単位球面上のハフ変換の新たな一般化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.517221623631364
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Estimating camera motion from monocular video is a fundamental problem in computer vision, central to tasks such as SLAM, visual odometry, and structure-from-motion. Existing methods that recover the camera's heading under known rotation, whether from an IMU or an optimization algorithm, tend to perform well in low-noise, low-outlier conditions, but often decrease in accuracy or become computationally expensive as noise and outlier levels increase. To address these limitations, we propose a novel generalization of the Hough transform on the unit sphere (S(2)) to estimate the camera's heading. First, the method extracts correspondences between two frames and generates a great circle of directions compatible with each pair of correspondences. Then, by discretizing the unit sphere using a Fibonacci lattice as bin centers, each great circle casts votes for a range of directions, ensuring that features unaffected by noise or dynamic objects vote consistently for the correct motion direction. Experimental results on three datasets demonstrate that the proposed method is on the Pareto frontier of accuracy versus efficiency. Additionally, experiments on SLAM show that the proposed method reduces RMSE by correcting the heading during camera pose initialization.
• Abstract（参考訳）: 単眼ビデオからカメラの動き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、SLAM、ビジュアル・オドメトリー、構造からの移動といったタスクの中心となる。 IMUであろうと最適化アルゴリズムであろうと、既知の回転の下でカメラの方向を復元する既存の手法は、低雑音、低外周条件でよく機能する傾向にあるが、ノイズや外周レベルが増加するにつれて、しばしば精度が低下したり、計算コストが高くなる。 これらの制約に対処するため、カメラの向きを推定するために、単位球面(S(2))上のハフ変換の新たな一般化を提案する。 まず,2つのフレーム間の対応を抽出し,それぞれに対応する方向の大円を生成する。 そして、フィボナッチ格子をビン中心として単位球を識別することにより、各大円は様々な方向に投票を行い、ノイズや動的物体の影響を受けない特徴が正しい動き方向に対して一貫した投票を行う。 3つのデータセットに対する実験結果から,提案手法は精度対効率のParetoフロンティアにあることが示された。 さらに、SLAM実験により、カメラポーズ初期化時の方向補正によりRMSEの低減効果が示された。

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