I detta dokument presenteras en ram för N-vy triangulering av scenpunkter, vilket förbättrar bearbetningstiden och det slutliga omprojiceringsfelet med avseende på standardmetoder, såsom linjär triangulation. Ramverket introducerar en vinkelfelbaserad kostnadsfunktion, som är robust för avvikelser och billig att beräkna, och utformad så att enkel adaptiv lutning nedstigning kan tillämpas för konvergens. Vår metod presenterar också en statistisk provtagningskomponent baserad på konfidensnivåer, som minskar antalet strålar som ska användas för triangulering av ett givet funktionsspår. Det visas hur den statistiska komponenten ger en meningsfull men mycket reducerad uppsättning representativa strålar för triangulation, och hur tillämpningen av kostnadsfunktionen på det reducerade provet effektivt kan ge snabbare och mer exakta lösningar. Resultaten visas på verkliga och syntetiska data, där det är bevisat att avsevärt öka hastigheten på triangulering och optimera reprojection fel i de flesta fall. Detta gör det särskilt attraktivt för effektiv triangulering av stora scener med tanke på hastigheten och låga minneskrav.
En nyligen genomförd triangulator av Recker et al. REF visade sig vara snabbare och effektivare än linjär triangulation.
Statistical angular error-based triangulation for efficient and accurate multi-view scene reconstruction
{'venue': '2013 IEEE Workshop on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2013 IEEE Workshop on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}