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Model Based Pose Estimation Using SURF

机译:使用SURF的基于模型的姿势估计

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摘要

Estimation of a camera pose (position and orientation) from an image, given a 3d model of the world, is a topic of great interest in many current fields of research. When aiming for a model based pose estimation approach, several questions arise: What is the model? How do we acquire a model? How is the image linked to the model? How is a pose computed and verified using the latter information? In this paper we present a new approach towards model based pose estimation based solely on SURF features. We give a formal definition of our model, show how to build such a model from image data automatically, how to integrate two partial models, and how pose estimation for new images works.
机译:考虑到世界3D模型的图像中估计来自图像的相机姿势(位置和方向)是对许多当前研究领域的兴趣极大兴趣的主题。瞄准基于模型的姿势估计方法时,出现了几个问题:模型是什么?我们如何获得模型?图像如何链接到模型?如何使用后者信息计算和验证姿势吗?在本文中,我们介绍了一种基于模型的姿势估计方法,仅基于冲浪功能。我们给出了我们模型的正式定义,展示了如何自动地从图像数据构建这样的模型,如何集成两个部分模型,以及新图像的姿势估计如何工作。

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