Článek ve sborníku konference

BREJCHA Jan a ČADÍK Martin. Camera Orientation Estimation in Natural Scenes Using Semantic Cues. In: 2018 International Conference on 3D Vision. Verona: IEEE Computer Society, 2018, s. 208-217. ISBN 978-1-5386-2610-8.
Jazyk publikace:angličtina
Název publikace:Camera Orientation Estimation in Natural Scenes Using Semantic Cues
Název (cs):Odhad orientace kamery v přírodních scénách s využitím sémantické segmentace
Strany:208-217
Sborník:2018 International Conference on 3D Vision
Konference:International Conference on 3D Vision 2018
Místo vydání:Verona, IT
Rok:2018
ISBN:978-1-5386-2610-8
DOI:10.1109/3DV.2018.00033
Vydavatel:IEEE Computer Society
Klíčová slova
camera orientation estimation, camera calibration, semantic segmentation, digital elevation model of a terrain, OpenStreetMap, geo-localization, computer vision, computer graphics
Anotace
Pro odhad orientace kamery v přírodních scénách bylo v poslední době vyvinuto několik metod, které využívají k registraci obrazu vůči 3D digitálnímu terénnímu modelu jednu modalitu - hrany, či křivky horizontu. Na rozdíl od předcházejících prací, naše nové schéma pro porovnávání obrázku a modelu je založeno na slučování více modalit a je navrženo tak, aby bylo snadno rozšiřitelné o nové příznaky. V tomto článku využíváme sémantickou segmentaci a hrany. Podle našeho názoru jsme první, kdo využívá sémantické segmenty společně s hranami pro zarovnávání obrazu s digitálním terénním modelem. Náš výzkum ukazuje, že vysokoúrovňové příznaky, jakými jsou sémantické segmenty, doplňují nízkoúrovňovou informaci obsaženou v hranách a dohromady pomáhají odhadovat orientaci kamery robustněji, než metody, které jsou založeny na porovnávání pouhých hran nebo křivek horizontu. V sérii experimentů ukazujeme, že hranice sémantických segmentů jsou většinou nepřesné a důležité informace jsou obsaženy v oblasti segmentu a jeho hrubém tvaru. Sémantické segmenty nesou nízkofrekvenční informaci na rozdíl od hran, které obsahují vysoké frekvence. Naše experimenty ukazují, že sémantické segmenty a hrany se navzájem doplňují a zajišťují zvýšení spolehlivosti odhadu kamery, pokud jsou použity společně. Dále ukazujeme, že naše metoda kombinující sémantické a hranové příznaky je schopna dosáhnout na třech různých datových sadách lepších výsledků, než dosahují metody současného stavu poznání.
BibTeX:
@INPROCEEDINGS{
   author = {Jan Brejcha and Martin {\v{C}}ad{\'{i}}k},
   title = {Camera Orientation Estimation in Natural Scenes
	Using Semantic Cues},
   pages = {208--217},
   booktitle = {2018 International Conference on 3D Vision},
   year = {2018},
   location = {Verona, IT},
   publisher = {IEEE Computer Society},
   ISBN = {978-1-5386-2610-8},
   doi = {10.1109/3DV.2018.00033},
   language = {english},
   url = {http://www.fit.vutbr.cz/research/view_pub.php.cs?id=11829}
}

Vaše IPv4 adresa: 35.175.248.25
Přepnout na https