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이 논문은 이미지 데이터베이스에서 3D 객체를 완전 자동으로 인식하고 재구성하는 시스템을 제시합니다. 우리는 객체 인식 문제를 모든 이미지 간에 일관된 매칭을 찾는 문제로 설정하며, 이때 이미지는 원근 카메라에서 촬영되었다는 제약을 따릅니다. 우리는 객체나 장면이 고정되어 있다고 가정합니다. 각 이미지에 대해 회전, 이동 및 초점 거리로 매개변수화된 카메라 행렬을 연관시킵니다. 우리는 불변 지역 특징을 사용하여 모든 이미지 간의 매칭을 찾고, RANSAC 알고리즘을 사용하여 기본 행렬과 일치하는 것들을 찾습니다. 객체는 매칭된 이미지의 하위 집합으로 인식됩니다. 그런 다음, 희소 번들을 조정 알고리즘을 사용하여 각 객체의 구조와 움직임을 해결합니다. 우리의 결과는 사용자 입력 없이 비정형 이미지 데이터베이스에서 3D 객체를 인식하고 재구성하는 것이 가능함을 보여줍니다.
Brown et al. (화요일)에 이 문제를 연구했습니다.