Vi föreslår en icke-iterativ lösning på PnP-problemet-uppskattningen av pose av en kalibrerad kamera från n 3D-till-2D-punktkorrespondenser-vars beräkning komplexitet växer linjärt med n. Detta är i motsats till state-of-the-art metoder som är O(n 5 ) eller ens O(n 8 ), utan att vara mer exakt. Vår metod är tillämplig för alla n ≥ 4 och hanterar korrekt både plana och icke-planära konfigurationer. Vår centrala idé är att uttrycka n 3D-punkter som en viktad summa av fyra virtuella styrpunkter. Problemet minskar sedan för att uppskatta koordinaterna för dessa styrpunkter i kameran referens, som kan göras i O(n) tid genom att uttrycka dessa koordinater som viktad summa av eigenvectors av en 12 × 12 matris och lösa ett litet konstant antal kvadratiska ekvationer för att välja rätt vikter. Dessutom, om maximal precision krävs, kan utgången av den slutna formen lösning användas för att initiera en Gauss-Newton schema, vilket förbättrar noggrannheten med försumbar mängd extra tid. Fördelarna med vår metod visas genom noggranna tester på både syntetiska och verkliga data. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Nyligen introducerade Lepetit på el REF algoritmen Efficient PnP (EPnP), vars beräkningskomplex endast växer linjärt med antalet korrespondenspunkter.
EPnP: An Accurate O(n) Solution to the PnP Problem
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}