Beyond Gröbner Bases: Basis Selection for Minimal Solvers

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F18%3A00327278" target="_blank" >RIV/68407700:21230/18:00327278 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/68407700:21730/18:00327278

Výsledek na webu

<a href="http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers_backup/Larsson_Beyond_GroBner_Bases_CVPR_2018_paper.pdf" target="_blank" >http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers_backup/Larsson_Beyond_GroBner_Bases_CVPR_2018_paper.pdf</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/CVPR.2018.00415" target="_blank" >10.1109/CVPR.2018.00415</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Beyond Gröbner Bases: Basis Selection for Minimal Solvers

Popis výsledku v původním jazyce

Many computer vision applications require robust estimation of the underlying geometry, in terms of camera motion and 3D structure of the scene. These robust methods often rely on running minimal solvers in a RANSAC framework. In this paper we show how we can make polynomial solvers based on the action matrix method faster, by careful selection of the monomial bases. These monomial bases have traditionally been based on a Gröbner basis for the polynomial ideal. Here we describe how we can enumerate all such bases in an efficient way. We also show that going beyond Gröbner bases leads to more efficient solvers in many cases. We present a novel basis sampling scheme that we evaluate on a number of problems

Název v anglickém jazyce

Beyond Gröbner Bases: Basis Selection for Minimal Solvers

Popis výsledku anglicky

Many computer vision applications require robust estimation of the underlying geometry, in terms of camera motion and 3D structure of the scene. These robust methods often rely on running minimal solvers in a RANSAC framework. In this paper we show how we can make polynomial solvers based on the action matrix method faster, by careful selection of the monomial bases. These monomial bases have traditionally been based on a Gröbner basis for the polynomial ideal. Here we describe how we can enumerate all such bases in an efficient way. We also show that going beyond Gröbner bases leads to more efficient solvers in many cases. We present a novel basis sampling scheme that we evaluate on a number of problems

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

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

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

Rok uplatnění

2018

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

CVPR 2018: Proceedings of the 2018 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

ISBN

978-1-5386-6420-9

ISSN

1063-6919

e-ISSN

2575-7075

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

3945-3954

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

Piscataway, NJ

Místo konání akce

Salt Lake City

Datum konání akce

19. 6. 2018

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000457843604010