Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Není k dispozici

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F05%3A03109933" target="_blank" >RIV/68407700:21230/05:03109933 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    3D Reconstruction by Fitting Low-rank Matrices with Missing Data

  • Popis výsledku v původním jazyce

    A technique for building consistent 3D reconstructions from many wide base-line views based on fitting a low rank matrix to a matrix with missing data is presented. Rank-four submatrices of minimal, or slightly larger, size are sampled and spans of theircolumns are combined to constrain a basis of the fitted matrix. The error minimized is expressed in terms of the original subspaces which leads to a better resistance to noise compared to previous methods. More than 90% of the missing data can be handled while finding an acceptable solution efficiently. Applications to 3D reconstruction using both affine and perspective camera models are shown. For the perspective model, a new linear method based on logarithms of positive depths from cheirality is introduced to make the depths consistent with an overdetermined set of epipolar geometries. Results are shown for scenes and sequences of various types. Many images in open and closed sequences in narrow and wide base-line setups are reconstr

  • Název v anglickém jazyce

    3D Reconstruction by Fitting Low-rank Matrices with Missing Data

  • Popis výsledku anglicky

    A technique for building consistent 3D reconstructions from many wide base-line views based on fitting a low rank matrix to a matrix with missing data is presented. Rank-four submatrices of minimal, or slightly larger, size are sampled and spans of theircolumns are combined to constrain a basis of the fitted matrix. The error minimized is expressed in terms of the original subspaces which leads to a better resistance to noise compared to previous methods. More than 90% of the missing data can be handled while finding an acceptable solution efficiently. Applications to 3D reconstruction using both affine and perspective camera models are shown. For the perspective model, a new linear method based on logarithms of positive depths from cheirality is introduced to make the depths consistent with an overdetermined set of epipolar geometries. Results are shown for scenes and sequences of various types. Many images in open and closed sequences in narrow and wide base-line setups are reconstr

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/1ET101210406" target="_blank" >1ET101210406: Automatická konstrukce trojrozměrných virtuálních modelů z fotografií</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2005

  • 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 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)

  • ISBN

    0-7695-2372-2

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    198-205

  • Název nakladatele

    IEEE Computer Society Press

  • Místo vydání

    Los Alamitos

  • Místo konání akce

    San Diego

  • Datum konání akce

    20. 6. 2005

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku