Tid-av-Flight kameror ger hög ram-hastighet djupmätningar inom ett begränsat intervall av avstånd. Dessa avläsningar kan vara extremt bullriga och visa unika fel, till exempel, där scener innehåller djup diskontinuiteter eller material med låg infraröd reflektionsförmåga. Tidigare arbeten har behandlat amplituden av varje Time-of-Flight-prov som ett mått på självförtroende. I detta dokument visar vi bristerna i denna gemensamma ensamma heuristiska, och föreslår en förbättrad per-pixel förtroendemått med hjälp av en Random Forest regressor utbildad med verkliga data. Med hjälp av en industriell laserskanner för marksanning, utvärderar vi vår teknik på data från två olika Time-ofFlight kameror 1. Vi hävdar att en förbättrad förtroendeåtgärd leder till överlägsna rekonstruktioner i efterföljande steg av traditionella scanningsrörledningar. Samtidigt minskar data med tillförsikt behovet av punktmolnsutjämning och medianfiltrering.
Reynolds m.fl. I REF föreslås att man lär sig en förtroendeåtgärd med hjälp av en slumpmässig skogsregressor baserad på handgjorda funktioner.
Capturing Time-of-Flight data with confidence
{'venue': 'CVPR 2011', 'journal': 'CVPR 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}