Abstract-De flesta konstgjorda miljöer, såsom urbana och inomhus scener, består av en uppsättning parallella och ortogonala planstrukturer. Dessa strukturer är ungefärliga av Manhattans världsantagande, där begreppet kan representeras som en Manhattanram (MF). Med tanke på en uppsättning ingångar såsom ytnormaler eller försvinnande punkter, vi utgör en MF estimering problem som en konsensus uppsättning maximering som maximerar antalet inliers över rotation sökutrymme. Konventionellt sett kan detta problem lösas genom ett förgrenat och bundet ramverk, som matematiskt garanterar global optimalitet. Beräkningstiden för konventionella gren-och-bundet algoritmer är dock ganska långt från realtid. I detta dokument föreslår vi en ny bunden beräkningsmetod för en effektiv mätdomän för MF-uppskattning, dvs. den utvidgade Gaussiska bilden (EGI). Genom att slappna av det ursprungliga problemet kan vi beräkna gränsen med en konstant komplexitet, samtidigt som vi bevarar den globala optimaliteten. Dessutom visar vi kvantitativt och kvalitativt hur den föreslagna metoden för olika syntetiska och verkliga data fungerar. Vi visar också mångsidigheten i vår strategi genom tre olika tillämpningar: förlängning till flera MF uppskattning, 3D rotation baserad videostabilisering, och försvinnande punkt uppskattning (linje klustering).
Mer nyligen, Joo et al. REF presenterade ett snabbt kvist-och-bundet ramverk för att uppskatta den optimala Manhattan ramen.
Robust and Globally Optimal Manhattan Frame Estimation in Near Real Time
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}