Partially calibrated semi-generalized pose from hybrid point correspondences
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F23%3A00371941" target="_blank" >RIV/68407700:21230/23:00371941 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/68407700:21730/23:00371941
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1109/WACV56688.2023.00290" target="_blank" >https://doi.org/10.1109/WACV56688.2023.00290</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/WACV56688.2023.00290" target="_blank" >10.1109/WACV56688.2023.00290</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Partially calibrated semi-generalized pose from hybrid point correspondences
Popis výsledku v původním jazyce
We study the problem of estimating the semi-generalized pose of a partially calibrated camera, i.e., the pose of a perspective camera with unknown focal length w.r.t. a generalized camera, from a hybrid set of 2D-2D and 2D-3D point correspondences. We study all possible camera configurations within the generalized camera system. To derive practical solvers to previously unsolved challenging configurations, we test different parameterizations as well as different solving strategies based on state-of-the-art methods for generating efficient polynomial solvers. We evaluate the three most promising solvers, i.e., the H51f solver with five 2D-2D correspondences and one 2D-3D match viewed by the same camera inside the generalized camera, the H32f solver with three 2D-2D and two 2D-3D correspondences, and the H13f solver with one 2D-2D and three 2D-3D matches, on synthetic and real data. We show that in the presence of noise in the 3D points these solvers provide better estimates than the corresponding absolute pose solvers.
Název v anglickém jazyce
Partially calibrated semi-generalized pose from hybrid point correspondences
Popis výsledku anglicky
We study the problem of estimating the semi-generalized pose of a partially calibrated camera, i.e., the pose of a perspective camera with unknown focal length w.r.t. a generalized camera, from a hybrid set of 2D-2D and 2D-3D point correspondences. We study all possible camera configurations within the generalized camera system. To derive practical solvers to previously unsolved challenging configurations, we test different parameterizations as well as different solving strategies based on state-of-the-art methods for generating efficient polynomial solvers. We evaluate the three most promising solvers, i.e., the H51f solver with five 2D-2D correspondences and one 2D-3D match viewed by the same camera inside the generalized camera, the H32f solver with three 2D-2D and two 2D-3D correspondences, and the H13f solver with one 2D-2D and three 2D-3D matches, on synthetic and real data. We show that in the presence of noise in the 3D points these solvers provide better estimates than the corresponding absolute pose solvers.
Klasifikace
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)
Návaznosti výsledku
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)
Ostatní
Rok uplatnění
2023
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
Proc. of the 2023 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)
ISBN
978-1-6654-9346-8
ISSN
2472-6737
e-ISSN
2642-9381
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
2881-2890
Název nakladatele
IEEE
Místo vydání
Piscataway
Místo konání akce
Waikoloa
Datum konání akce
3. 1. 2023
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000971500203001