Vi föreslår en metod för att få synkurvan för ett distribuerat kameranätverk, där varje kamera representeras av en nod, och en kant visas mellan två noder om de två kamerorna gemensamt föreställer en tillräckligt stor del av miljön. Tekniken är decentraliserad, kräver ingen beställning på uppsättningen av kameror, och antar att kameror bara kan kommunicera en begränsad mängd information med varandra för att upprätta visionsgrafen. Varje kamera upptäcker först ett stort antal funktionspunkter som är ungefär skala-och synvinkel-invariant. Både antalet funktioner och längden på varje funktionsdeskriptor minskas avsevärt för att bilda en fast längd "funktionssmälta" som sänds till resten av nätverket. Varje mottagare kamera dekomprimerar funktionen smälta för att återställa ungefärliga funktionsdeskriptorer, robust uppskattar den epipolära geometrin för att avvisa felaktiga matchningar och växa ytterligare en, och bestämmer om tillräckligt bevis finns för att bilda en vision graf kant. Vi använder kurvor för mottagare-operative-karakterisering (ROC) för att analysera prestandan hos olika system för meddelandebildning, och visar att höga detektionshastigheter kan uppnås samtidigt som låga falsklarmfrekvenser upprätthålls. Slutligen visar vi hur en kamerakalibreringsalgoritm som endast passerar meddelanden längs siktgrafkanter kan återställa exakt 3D-struktur och kamerapositioner på ett distribuerat sätt. Vi demonstrerar den exakta prestandan hos visionsgrafgenerering och kamerakalibreringsalgoritmer med hjälp av ett simulerat 60-node utomhuskameranätverk. I den här simuleringen uppnådde vi sannolikheter för synkurvans kantdetektering som var större än 0,8 samtidigt som sannolikheten för falskt larm var lägre än 0,05.
Cheng et al REF bygger en visionsgraf på ett distribuerat sätt genom att utbyta funktionsdeskriptorer från varje kameravy.
Determining vision graphs for distributed camera networks using feature digests
{'venue': 'EURASIP Journal on Advances in Signal Processing 2007', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}