Camera Pose Estimation from Lines using Plücker Coordinates
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F15%3APU116932" target="_blank" >RIV/00216305:26230/15:PU116932 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://dx.doi.org/10.5244/C.29.45" target="_blank" >https://dx.doi.org/10.5244/C.29.45</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.5244/C.29.45" target="_blank" >10.5244/C.29.45</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Camera Pose Estimation from Lines using Plücker Coordinates
Popis výsledku v původním jazyce
Correspondences between 3D lines and their 2D images captured by a camera are often used to determine position and orientation of the camera in space. In this work, we propose a novel algebraic algorithm to estimate the camera pose. We parameterize 3D lines using Plücker coordinates that allow linear projection of the lines into the image. A line projection matrix is estimated using Linear Least Squares and the camera pose is then extracted from the matrix. An algebraic approach to handle mismatched line correspondences is also included. The proposed algorithm is an order of magnitude faster yet comparably accurate and robust to the state-of-the-art, it does not require initialization, and it yields only one solution. The described method requires at least 9 lines and is particularly suitable for scenarios with 25 and more lines, as also shown in the results. The Matlab code of the proposed method is available for download (http://www.fit.vutbr.cz/~ipribyl/prods.php.en?id=410).
Název v anglickém jazyce
Camera Pose Estimation from Lines using Plücker Coordinates
Popis výsledku anglicky
Correspondences between 3D lines and their 2D images captured by a camera are often used to determine position and orientation of the camera in space. In this work, we propose a novel algebraic algorithm to estimate the camera pose. We parameterize 3D lines using Plücker coordinates that allow linear projection of the lines into the image. A line projection matrix is estimated using Linear Least Squares and the camera pose is then extracted from the matrix. An algebraic approach to handle mismatched line correspondences is also included. The proposed algorithm is an order of magnitude faster yet comparably accurate and robust to the state-of-the-art, it does not require initialization, and it yields only one solution. The described method requires at least 9 lines and is particularly suitable for scenarios with 25 and more lines, as also shown in the results. The Matlab code of the proposed method is available for download (http://www.fit.vutbr.cz/~ipribyl/prods.php.en?id=410).
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2015
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the British Machine Vision Conference (BMVC 2015)
ISBN
978-1-901725-53-7
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
1-12
Název nakladatele
The British Machine Vision Association and Society for Pattern Recognition
Místo vydání
Swansea
Místo konání akce
Swansea
Datum konání akce
7. 9. 2015
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—