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J-GLOBAL ID：202002290479223304   整理番号：20A0592332

大規模ベースライン運動への直接VOのロバスト化【JST・京大機械翻訳】

Robustifying Direct VO to Large Baseline Motions

著者 (4件)： Younes Georges (University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada) ,  Younes Georges (American University of Beirut, Beirut, Lebanon) ,  Asmar Daniel (American University of Beirut, Beirut, Lebanon) ,  Zelek John (University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1182  ページ： 477-496  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 直接視覚測定(VO)法は精度と処理時間に関して特徴ベースのものより優れていることが示されているが,それらの最適化は発見的運動モデルから典型的にシードされた初期化姿勢に敏感である。実生活応用において,手持ちまたは頭部搭載カメラの動きは主に誤っており,それにより,使用される運動モデルを違反させ,初期化姿勢と実際の姿勢の間の大きなベースラインを引き起こし,それは逆にVO性能に負の影響を与える。レジャー装置から実行可能なセンサへのカメラの移行として,直接VOを現実のシナリオに回転させることが最も重要になっている。その追跡において,直接姿勢推定プロセスをシードするために間接的残差を利用するハイブリッドVOであるFDMOを提案した。FDMOの二つの変化を示した。一つは直接最適化における故障が検出されるときのみ介在し,もう一つは各フレーム上で間接および直接最適化の両方を実行する。特徴検出器と間接マッピング過程の両方に種々の効率を導入し,計算的に効率的な手法を得た。最後に,大きなベースライン運動に対するVOの回復力を試験するために設計した実験手順を用いて,提案したアプローチの成功を検証した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 加工時間 ,  視覚 ,  最適化 ,  単眼 ,  センサ ,  レジャー ,  基準線 ,  カメラ ,  残差 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 特徴検出 ,  姿勢推定 ,  運動モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 単眼オドメトリ ,  ハイブリッド ,  直接 ,  間接

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 大規模 ,  ベースライン ,  運動 ,  ロバスト