Traditionella algoritmer för självuppskattning har till stor del varit beroende av deterministiska dragkorrespondenser för att dra slutsatser om kameran och har varit omedvetna om scengeometrin genom att behandla scener med varierande projektioner på ett enhetligt sätt. Detta dokument bygger på den statistiska ramen för den gemensamma funktionen distribution (JFD) som modellerar den gemensamma sannolikhetsfördelning av positionerna för motsvarande funktioner i olika bilder. Detta ramverk ger explicit probabilistiska brevsökningsregioner som kan beräknas stabilt för hela skalan av plana, grunda och djupa scener med relativt få korrespondenser. Dessa gemensamma sannolikhetsfördelningar begränsas av den epipolära begränsningen för att ge en fördelning över alla möjliga egorörelser. I dokumentet jämförs också den föreslagna metoden med befintliga välkända metoder och kvantifieras förbättringarna i egorörelseuppskattningarna.
Arbeta i REF-modeller de gemensamma sannolikhetsfördelningarna relaterade till positionerna för motsvarande funktioner i olika bilder genom att använda den gemensamma funktionsfördelningen för att ge en fördelning över alla möjliga ego-rörelser.
Probabilistic egomotion from a statistical framework
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}