Sammanfattning — Att bestämma den stela omvandlingen av 2D-bilder till känd 3D-geometri är ett klassiskt problem i fotogrammetri och datorseende. Därför har de bästa metoderna för att lösa problemet förlitat sig på iterativa optimeringsmetoder som inte kan bevisas konvergera och/eller som inte på ett effektivt sätt står för rotationsmatrisernas ortonormala struktur. Vi visar att pose estimeringsproblem kan formuleras som att minimera ett fel metriska baserat på collinearitet i objekt (i motsats till bild) utrymme. Med hjälp av objekt utrymme collinearitet fel, vi härleda en iterativ algoritm som direkt beräknar ortogonal rotation matriser och som är globalt konvergerande. Experimentellt visar vi att metoden är beräkningseffektiv, att den inte är mindre exakt än de bästa idag använda optimeringsmetoderna, och att den överträffar alla testade metoder i robusthet till outliers.
På grund av non-iterativ metod den beräknings komplexitet EPnP växer linjärt med respekt * Korresponderande författare till n. Ett annat tillvägagångssätt till PnP problem att använda ett fel metrisk baserat på collinearity i objektutrymme (i motsats till bild) föreslås i REF.
Fast and globally convergent pose estimation from video images
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}