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使用凸规划进行稳定的摄像机运动估计。 (英语) Zbl 1341.68287号

摘要:我们研究了估计位置的逆问题{t} _1个,\mathbf{t} _2,\点,\mathbf{t} _n(n)\)从连接它们的(无符号)成对线子集的噪声测量,即从(pm)frac{mathbf的噪声测量中,在\(mathbb{R}^d{t} _ i-\mathbf{t} _j(_j)}{\|\mathbf{t} _ i-\mathbf{t} _j(_j)对于某些对\((i,j)\)(其中符号未知)。这个问题是计算机视觉中运动结构(SfM)问题的核心,其中{t} _ i\)在\(\mathbb{R}^3\)中表示相机位置。该问题的无噪音版本,以及精确的线路测量,之前在平行刚度理论的总标题下进行了考虑,主要是为了描述位置唯一实现的条件。对于有噪声的双线测量,当前的方法往往会产生围绕几个位置聚集的伪解。这种位置估计的敏感性是SfM中的一个众所周知的问题,特别是对于大型、不规则的图像集合。本文介绍了一种半定规划(SDP)公式,它是专门为克服聚类现象而设计的。我们进一步确定了并行刚度理论对位置估计问题的适定性的影响,并证明了精确(在无噪声情况下)和稳定的位置恢复结果。我们还制定了一种交替方向方法来解决由此产生的半定程序,并为大量位置提供了我们公式的分布式版本。针对摄像机位置估计问题,提出了一种基于鲁棒摄像机定向和子空间估计的两两直线估计方法。最后,我们通过对真实图像的实验证明了我们算法的实用性。

MSC公司:

第68页第45页 机器视觉和场景理解
52C25型 结构的刚度和柔性(离散几何方面)
90C22型 半定规划
90C25型 凸面编程
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