能動ステレオカメラと高反射オブジェクトのための次世代ビュー予測【JST・京大機械翻訳】

Yang Jun; Waslander Steven L.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211389068301 整理番号：22P0295875

能動ステレオカメラと高反射オブジェクトのための次世代ビュー予測【JST・京大機械翻訳】

Next-Best-View Prediction for Active Stereo Cameras and Highly Reflective Objects

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発行年： 2022年02月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月26日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

アクティブステレオカメラによる深さ取得は,高反射物体に対する挑戦的なタスクである。セットアップが許されるとき,マルチビュー融合は,深さ完了の増加したレベルを提供することができる。しかしながら,ハイエンドアクティブステレオカメラの遅い取得速度のため,単一シーンのための多数の視点を収集することは,一般的に実用的ではない。本研究では,反射物体上の深さデータを完成するためのカメラ視点を戦略的に選択するための,次のベストビューフレームワークを提案した。特に,Phong反射モデルと測光応答関数に基づく反射面の鏡面反射を明示的にモデル化した。オブジェクトCADモデルとグレースケール画像を考えて,既存のデータから電流姿勢予測を得るためにRGBベース姿勢推定子を採用し,予測表面法線と深さ仮説を形成し,次に任意の候補視点に対する後続フレームからの情報利得を評価することができた。この定式化を用いて,挑戦的な実世界データセット上で評価されるアクティブ知覚パイプラインを実行した。評価結果は,著者らの能動深さ取得法が,深さ完了と物体姿勢推定性能の両方に対して,2つの強いベースラインより優れていることを実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般

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