Uncertainty Computation in Large 3DReconstruction

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F17%3A00311945" target="_blank" >RIV/68407700:21230/17:00311945 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://www.springer.com/gb/book/9783319591254" target="_blank" >http://www.springer.com/gb/book/9783319591254</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-59126-1_10" target="_blank" >10.1007/978-3-319-59126-1_10</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Uncertainty Computation in Large 3DReconstruction

Popis výsledku v původním jazyce

Many automatic methods for reconstructing camera motion and scene geometry from a large number of images evaluate the quality of the reconstruction by error propagation from measurements to the estimated parameters. Unfortunately, uncertainty propagation is computationally challenging for large scenes and hence cannot be used for large scenes in practice. We present a new algorithm for efficient uncertainty propagation which works with millions of feature points, thousands of cameras and millions of 3D points on a single computer and achieves about twenty times speedup.

Název v anglickém jazyce

Uncertainty Computation in Large 3DReconstruction

Popis výsledku anglicky

Many automatic methods for reconstructing camera motion and scene geometry from a large number of images evaluate the quality of the reconstruction by error propagation from measurements to the estimated parameters. Unfortunately, uncertainty propagation is computationally challenging for large scenes and hence cannot be used for large scenes in practice. We present a new algorithm for efficient uncertainty propagation which works with millions of feature points, thousands of cameras and millions of 3D points on a single computer and achieves about twenty times speedup.

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)

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2017

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Image Analysis

ISBN

978-3-319-59125-4

ISSN

0302-9743

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

12

Strana od-do

110-121

Název nakladatele

Springer International Publishing

Místo vydání

Cham

Místo konání akce

Tromso

Datum konání akce

12. 6. 2017

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—