Perspective-n-Point問題に対する最適なDLTベース解法
Optimal DLT-based Solutions for the Perspective-n-Point
従来のDLTを改良し、線形システム内の測定値を解析的に重み付けすることで、計算負荷をほとんど増やさずにPnP問題を高精度かつ高速に解く手法を提案した。
著者: Sébastien Henry, John A. Christian
分類: cs.CV, cs.RO
原文アブストラクト
We propose a modified normalized direct linear transform (DLT) algorithm for solving the perspective-n-point (PnP) problem with much better behavior than the conventional DLT. The modification consists of analytically weighting the different measurements in the linear system with a negligible increase in computational load. Our approach exhibits clear improvements -- in both performance and runtime -- when compared to popular methods such as EPnP, CPnP, RPnP, and OPnP. Our new non-iterative solution approaches that of the true optimal found via Gauss-Newton optimization, but at a fraction of the computational cost. Our optimal DLT (oDLT) implementation, as well as the experiments, are released in open source.
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