Estimation of Camera Locations in Highly Corrupted Scenarios: All About that Base, No Shape Trouble
Estimation of Camera Locations in Highly Corrupted Scenarios: All About that Base, No Shape Trouble
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高度损坏场景中摄像机位置的估计：一切都围绕该底座，没有形状问题
DOI：
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Gilad Lerman
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Yunpeng Shi;Gilad Lerman
我们提出了一种策略，用于改善结构从运动的摄像机位置估计。我们的设置假设高度损坏的成对方向（即，归一化的相对位置向量），因此对于该问题存在改进当前技术水平的解决方案的明显空间。我们的策略通过使用几何一致性条件来识别严重损坏的成对方向。然后，它选择一个干净的成对方向集作为常见求解器的预处理步骤。我们在理论上保证了我们的战略的基本版本在合成腐败模型下的成功表现。人工和真实的数据的数值结果表明，我们的策略得到了显着的改善。
We propose a strategy for improving camera location estimation in structure from motion. Our setting assumes highly corrupted pairwise directions (i.e., normalized relative location vectors), so there is a clear room for improving current state-of-the-art solutions for this problem. Our strategy identifies severely corrupted pairwise directions by using a geometric consistency condition. It then selects a cleaner set of pairwise directions as a preprocessing step for common solvers. We theoretically guarantee the successful performance of a basic version of our strategy under a synthetic corruption model. Numerical results on artificial and real data demonstrate the significant improvement obtained by our strategy.
通过最小非平方偏差恢复精确的相机位置
影响因子：
2.1
作者：
Lerman, Gilad;Shi, Yunpeng;Zhang, Teng
通讯作者：
Zhang, Teng