論文の概要: Object Pose from 2-D to 3-D Point and Line Correspondences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.19734v1
• Date: Wed, 14 Oct 2026 07:55:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-15 21:06:16.025327
• Title: Object Pose from 2-D to 3-D Point and Line Correspondences
• Title（参考訳）: 2次元点から3次元点への物体の対応
• Abstract要約: 本稿では,カメラと3次元物体間の回転・変換を,点・線対応から最適に推定する手法を提案する。 この関数の二次性は、二重数四元数で回転と変換を表現することによって可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6365690297272617
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we present a method for optimally estimating the rotation and translation between a camera and a 3-D object from point and/or line correspondences. First we devise an error function and second we show how to minimize this error function. The quadratic nature of this function is made possible by representing rotation and translation with a dual number quaternion. We provide a detailed account of the computational aspects of a trust-region optimization method. This method compares favourably with Newton's method which has extensively been used to solve the problem at hand, with Faugeras-Toscani linear method [6] for calibrating a camera, and with the Levenberg-Marquardt non-linear optimization method. Finally we present some experimental results which demonstrate the robustness of our method with respect to image noise and matching errors.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,カメラと3Dオブジェクト間の回転と変換を,ポイントおよび/またはライン対応から最適に推定する手法を提案する。 まず、エラー関数を考案し、次に、このエラー関数を最小化する方法を示す。 この関数の二次性は、二重数四元数で回転と変換を表現することによって可能である。 本稿では,信頼領域最適化手法の計算面について詳述する。 本手法は,手前の問題を解決するために広く用いられているニュートン法と,カメラの校正のためのファウジェラス・トスカーニ線形法 [6] と,レバンス・マルカルト非線形最適化法とを比較した。 最後に,画像雑音と一致誤差に関して,提案手法の頑健性を示す実験結果を示す。

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