On the Two-View Geometry of Unsynchronized Cameras

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F17%3A00315310" target="_blank" >RIV/68407700:21230/17:00315310 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/68407700:21730/17:00315310

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/CVPR.2017.593" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/CVPR.2017.593</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/CVPR.2017.593" target="_blank" >10.1109/CVPR.2017.593</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

On the Two-View Geometry of Unsynchronized Cameras

Popis výsledku v původním jazyce

We present new methods of simultaneously estimating camera geometry and time shift from video sequences from multiple unsynchronized cameras. Algorithms for simultaneous computation of a fundamental matrix or a homography with unknown time shift between images are developed. Our methods use minimal correspondence sets (eight for fundamental matrix and four and a half for homography) and therefore are suitable for robust estimation using RANSAC. Furthermore, we present an iterative algorithm that extends the applicability on sequences which are significantly unsynchronized, finding the correct time shift up to several seconds. We evaluated the methods on synthetic and wide range of real world datasets and the results show a broad applicability to the problem of camera synchronization.

Název v anglickém jazyce

On the Two-View Geometry of Unsynchronized Cameras

Popis výsledku anglicky

We present new methods of simultaneously estimating camera geometry and time shift from video sequences from multiple unsynchronized cameras. Algorithms for simultaneous computation of a fundamental matrix or a homography with unknown time shift between images are developed. Our methods use minimal correspondence sets (eight for fundamental matrix and four and a half for homography) and therefore are suitable for robust estimation using RANSAC. Furthermore, we present an iterative algorithm that extends the applicability on sequences which are significantly unsynchronized, finding the correct time shift up to several seconds. We evaluated the methods on synthetic and wide range of real world datasets and the results show a broad applicability to the problem of camera synchronization.

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

<a href="/cs/project/GBP103%2F12%2FG084" target="_blank" >GBP103/12/G084: Centrum pro multi-modální interpretaci dat velkého rozsahu</a><br>

Návaznosti

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

Rok uplatnění

2017

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

CVPR 2017: Proceedings of the 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

ISBN

978-1-5386-0457-1

ISSN

1063-6919

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

5593-5602

Název nakladatele

IEEE Computer Society Press

Místo vydání

—

Místo konání akce

Honolulu

Datum konání akce

21. 7. 2017

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000418371405072