Randomized Structure from Motion Based on Atomic 3D Models from Camera Triplets
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F09%3A00163102" target="_blank" >RIV/68407700:21230/09:00163102 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Randomized Structure from Motion Based on Atomic 3D Models from Camera Triplets
Popis výsledku v původním jazyce
This paper presents a new efficient technique for large-scale structure from motion from unordered data sets. We avoid costly computation of all pairwise matches and geometries by sampling pairs of images using the pairwise similarity scores based on thedetected occurrences of visual words leading to a significant speedup. Furthermore, atomic 3D models reconstructed from camera triplets are used as the seeds which form the final large-scale 3D model when merged together. Using three views instead of two allows us to reveal most of the outliers of pairwise geometries at an early stage of the process hindering them from derogating the quality of the resulting 3D structure at later stages. The accuracy of the proposed technique is shown on a set of 64 images where the result of the exhaustive technique is known. Scalability is demonstrated on a landmark reconstruction from hundreds of images.
Název v anglickém jazyce
Randomized Structure from Motion Based on Atomic 3D Models from Camera Triplets
Popis výsledku anglicky
This paper presents a new efficient technique for large-scale structure from motion from unordered data sets. We avoid costly computation of all pairwise matches and geometries by sampling pairs of images using the pairwise similarity scores based on thedetected occurrences of visual words leading to a significant speedup. Furthermore, atomic 3D models reconstructed from camera triplets are used as the seeds which form the final large-scale 3D model when merged together. Using three views instead of two allows us to reveal most of the outliers of pairwise geometries at an early stage of the process hindering them from derogating the quality of the resulting 3D structure at later stages. The accuracy of the proposed technique is shown on a set of 64 images where the result of the exhaustive technique is known. Scalability is demonstrated on a landmark reconstruction from hundreds of images.
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/GA201%2F07%2F1136" target="_blank" >GA201/07/1136: Matematika neurčitosti</a><br>
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2009
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
CVPR 2009: Proceedings of the 2009 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
ISBN
978-1-4244-3991-1
ISSN
1063-6919
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
—
Název nakladatele
Omnipress
Místo vydání
Madison
Místo konání akce
Fontainebleau Resort, Miami Beach, Florida
Datum konání akce
20. 6. 2009
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000279038001176