リアルタイム単眼複数物体追跡のための領域ベースのガウス・ニュートンアプローチ

我々は、単眼RGBカメラを使用した剛体3Dオブジェクトのリアルタイム6DOFポーズ追跡のためのアルゴリズムを提案する。重要なアイデアは、時間的一貫性のある局所色ヒストグラムを使用して領域ベースのコスト関数を導出することである。このような領域ベースのコスト関数は一般的に一次勾配降下法を用いて最適化されるが、我々は系統的にガウス・ニュートン最適化スキームを導出し、これにより著しく高速な収束と非常に正確で堅牢な追跡性能を実現する。さらに、単眼物体ポーズ追跡のタスク専用の新しい複雑なデータセットを提案し、コミュニティに公開する。我々の知る限り、これはカメラとオブジェクトの両方が混雑したシーンで同時に動いている一般的かつ重要なシナリオに対処する初めてのものである。提案したガウス・ニュートンアプローチが、特に混雑した背景、異種のオブジェクト、部分的な遮蔽の存在下において、既存のアプローチを上回ることを、我々の提案したデータセットを含む多数の実験で示す。