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
—