Multi-H: Efficient Recovery of Tangent Planes in Stereo Images

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F16%3A00306055" target="_blank" >RIV/68407700:21230/16:00306055 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Multi-H: Efficient Recovery of Tangent Planes in Stereo Images

Popis výsledku v původním jazyce

Multi-H – an efficient method for the recovery of the tangent planes of a set of point correspondences satisfying the epipolar constraint is proposed. The problem is formulated as a search for a labeling minimizing an energy that includes a data and spatial regularization terms. The number of planes is controlled by a combination of Mean-Shift and a-expansion. Experiments on the fountain-P11 3D dataset show that Multi-H provides highly accurate tangent plane estimates. It also outperforms all state-of-the-art techniques for multi-homography estimation on the publicly available AdelaideRMF dataset. Since Multi-H achieves nearly error-free performance, we introduce and make public a more challenging dataset for multi-plane fitting evaluation.

Název v anglickém jazyce

Multi-H: Efficient Recovery of Tangent Planes in Stereo Images

Popis výsledku anglicky

Multi-H – an efficient method for the recovery of the tangent planes of a set of point correspondences satisfying the epipolar constraint is proposed. The problem is formulated as a search for a labeling minimizing an energy that includes a data and spatial regularization terms. The number of planes is controlled by a combination of Mean-Shift and a-expansion. Experiments on the fountain-P11 3D dataset show that Multi-H provides highly accurate tangent plane estimates. It also outperforms all state-of-the-art techniques for multi-homography estimation on the publicly available AdelaideRMF dataset. Since Multi-H achieves nearly error-free performance, we introduce and make public a more challenging dataset for multi-plane fitting evaluation.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/TE01020415" target="_blank" >TE01020415: Centrum kompetence ve zpracování vizuálních informací (V3C - Visual Computing Competence Center)</a><br>

Návaznosti

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

Rok uplatnění

2016

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of the British Machine Vision Conference (BMVC) 2016

ISBN

1-901725-53-7

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

13

Strana od-do

—

Název nakladatele

British Machine Vision Association

Místo vydání

—

Místo konání akce

York

Datum konání akce

19. 9. 2016

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—