Abstrakt. Att uppskatta en kameraposition med tanke på en uppsättning 3D-objekt och 2D-image-funktionspunkter är ett välförståeligt problem när korrespondenser ges. Men när sådana korrespondenser inte kan fastställas a priori, måste man samtidigt beräkna dem tillsammans med posen. De flesta nuvarande metoder för att lösa detta problem är alltför beräkningsintensiva för att vara praktiska. Ett intressant undantag är SoftPosit algoritm, som söker lösningen som ett minimum av en lämplig objektiv funktion. Det är utan tvekan en av de bästa algoritmerna men dess iterativa natur innebär att det kan misslyckas i närvaro av skräp, ocklusioner eller repetitiva mönster. I detta dokument föreslår vi en strategi som övervinner denna begränsning genom att dra fördel av det faktum att det i praktiken ofta finns en del framför kameran. Vi modellerar den som en Gaussisk Blandning Modell som vi gradvis förfinar genom att hypotesisera nya korrespondenser. Detta minskar snabbt antalet potentiella matchningar för varje 3D-punkt och låter oss utforska poseutrymmet mer noggrant än SoftPosit till en liknande beräkningskostnad. Vi kommer att visa den överlägsna prestandan i vår strategi för både syntetiska och verkliga data.
Vår strategi är inspirerad i Blind PnP algoritm REF, där lokal optimalitet lindras införa scenen geometri som posera tidigare, modelleras som en Gaussian blandning modell, och successivt förfinas genom hypotesizing korrespondenser.
P.: Pose Priors for Simultaneously Solving Alignment and Correspondence
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}