Abstract-Det problem som behandlas här innebär användning av en sekvens av bullriga monokulära bilder av ett tredimensionellt (3-D) rörliga objekt för att uppskatta både dess struktur och kinematics. Föremålet antas vara stelbent, och dess rörelse antas vara "smooth". En uppsättning objektmatchningspunkter antas vara tillgängliga, bestående av fasta funktioner på objektet, vars bildplanskoordinater har extraherats från på varandra följande bilder i sekvensen. Struktur definieras som 3-D-positionerna för dessa objektfunktionspunkter, i förhållande till varandra. Rotationell rörelse uppstår om ursprunget till ett objekt-centrerade koordinatsystem, medan translationell rörelse är ursprunget till detta koordinatsystem. I tidigare arbete [SI- [8] har vi utvecklat en modellbaserad metod för rörelse-/strukturuppskattning med hjälp av en lång sekvens av monokulära bilder. Detta tillvägagångssätt ger en hel del flexibilitet, genom att tillåta användning av godtyckligt många bildramar och funktionspunkter, och varje modell kan lätt ändras eller utvidgas för olika problem. Vårt tidigare arbete handlade om antaganden om objektets struktur och/eller rörelse, testades främst på simulerade bilder och tog inte upp frågan om modellens unika parametrar. I detta dokument, som är en fortsättning på den forskning som inletts i [q, resultat av ett experiment med verkliga bilder presenteras, inklusive uppskattning av 28 okända translationella, rotationella och strukturella parametrar, baserat på 12 bilder med 7 funktionspunkter. Unika resultat sammanfattas för fallet med rent translationell rörelse. En provning baserad på en singular värde sönderdelning beskrivs som avgör om bullerfria data från en bildsekvens på ett unikt sätt bestämmer elementen i en given parametervektor, och empiriskt stöd ges för denna provning. Index Terms-Image sekvensanalys, rörelseanalys, 3D rörelseuppskattning, unikhet. T en tidsföljd av 2-D-prognoser (bilder) har varit fokus för en betydande mängd forskning under det senaste årtiondet. Detta problem uppstår i en mängd olika situationer, som sträcker sig från att uppskatta stela objekt struktur och rörelse (t.ex., [lo], [22], [32] ), till självrörelse uppskattning och navigering (t.ex., [9], [27]), till att spåra vissa 3D-parametrar av "punkt" objekt (t.ex., [28]), och till många andra. I samtliga fall finns det antingen en implicit eller explicit användning av olika modeller för struktur, rörelse och bild, vars parametrar ska uppskattas, oavsett om de är translationella eller rotationssteg, hastigheter, funktionspositioner, etc. De flesta av fördelarna med modellbaserade metoder som diskuteras i [9] (för rekursiv uppskattning av självrörelse) gäller modellbaserade batch- och hybrida batch/rekursiva skattningsförfaranden. Det finns flera aspekter av denna modellering som är av särskild betydelse för att skilja mellan olika forskningsinsatser: antalet och typen av okända parametrar, mängden och typen av data som ska användas, och modellens lämplighet för dess avsedda ändamål. Antalet okända parametrar (antalet "frihetsgrader") är direkt relaterat till krav på uppskattning av prestanda och data. Om många parametrar är okända, vilket är fallet med den forskning som presenteras i detta dokument, kan uppskattningsprocessen vara känslig och svår, och batch metoder kan krävas för att extrahera så mycket information som möjligt från data. Om färre parametrar är inblandade, t.ex. i [13] och (271, är uppskattningsprocessen mer robust, vilket framgår av den framgångsrika användningen av rekursiva realtidstekniker i dessa tre fall. På samma sätt gör tilläggsinformationen i stereobilder det möjligt att använda enklare modeller och lösningar som i [17]; en robust linjär lösning för monokulära visioner har visat sig vara mer svårfångad. Till exempel används en ungefärlig linjär metod för monokulära visioner som diskuteras i [34] för att generera initiala gissningar för en icke-linjär minsta kvadrat objektiv funktion som liknar vår, med avsikten att minska antalet okända parametrar i den iterativa optimeringen. Denna metod testas dock endast på mycket stora objekt för simulerade bilder och fasta scener (självrörelse) för verkliga bilder (båda har mycket låga ljudnivåer som kvantifieras av den åtgärd som diskuteras nedan), och verkar vara begränsad till rörelse med liten rotation. Eftersom problemet är nonlinear (central projektion avbildning och rotationsrörelse), de särskilda värdena för de okända parametrarna är också viktiga. Ren translationell rörelse och objekt (eller scen) struktur är lättare att uppskatta än rotationsrörelse, och förekomsten av betydande rotationsrörelse kan leda till uppskattningsproblem, särskilt när det gäller konvergens, på grund av kvalitativa förändringar i den objektiva funktionen (skapande av flera lokala minima). Dessutom är självrörelseuppskattning mer robust än objektrörelseuppskattning, i den mån självrörelseuppskattning innebär en mycket stor "objekt" (en fast scen). Användningen av långa sekvenser (mer än fyra eller fem bilder) ger en betydande förbättring i uppnåelig uppskattning noggrannhet, och noggrannheten förbättras när objektbilden blir större. Eftersom dessa teoretiska lägre gränser på varianser av uppskattning [8] är oberoende av någon särskild 0162-8828/91/060CL0497$01.00 0 1991 IEEE
Ett av de första viktiga resultaten på rekursiv struktur och rörelseuppskattning var arbetet med REF.
Estimating the kinematics and structure of a rigid object from a sequence of monocular images
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}