Detta dokument tar upp problemet med att återvinna projektiva kameramatriser från samlingar av grundläggande matriser i multiview-inställningar. Vi gör två huvudsakliga bidrag. Först, med tanke på n 2 grundläggande matriser som beräknas för n-bilder, ger vi en fullständig algebraisk karakterisering i form av villkor som är både nödvändiga och tillräckliga för att möjliggöra återvinning av kameramatriser. Dessa villkor är baserade på att arrangera de grundläggande matriserna som block i en enda matris, som kallas n-vyns grundläggande matris, och karakterisera denna matris i termer av tecknen på dess egenvärden och rangstrukturer. För det andra föreslår vi en konkret algoritm för projektiv struktur-frommotion som använder denna karakterisering. Med tanke på en komplett eller partiell samling av uppmätta grundläggande matriser söker vår metod kameramatriser som minimerar ett globalt algebraiskt fel för de uppmätta grundläggande matriserna. I motsats till befintliga metoder producerar vår optimering, utan någon initialisering, en konsekvent uppsättning grundläggande matriser som motsvarar en unik uppsättning kameror (upp till ett val av projektiv ram). Våra experiment visar att vår metod uppnår toppmodern prestanda i både noggrannhet och körtid.
REF har infört en komplett uppsättning villkor för överensstämmelse för grundläggande matriser.
GPSfM: Global Projective SFM Using Algebraic Constraints on Multi-View Fundamental Matrices
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}