Quasi-dense Correspondence in Stereo Images Using Multiple Coupled Snakes
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present a new method to establish quasi-dense correspondence between a pair of stereo images without camera calibration. Our proposed method is based on the traditional snake formulation using an energy function. The energy function incorporates a new matching term. When the energy function is minimized, the control points along the curves in a stereo pair are matched. Moreover, a penalty term is applied to prevent two snakes in the same image to overlap. In our method, snakes in both images are coupled and can change their shapes simultaneously. In particular, the control points on the curves are matched and evolved at the same time. Comparing our method to the conventional stereo methods, the latter requires camera parameters in order to employ the epipolar constraint to locate correspondences while ours does not. Comparing to the traditional feature-based stereo methods such as those using SIFT and SURF, the number of correspondences established by our method is significantly higher. Our method is especially suitable in scenes for which there are many textureless regions, and hence SIFT/SURF can find few matches. In order to evaluate the accuracy of different methods, the fundamental matrix is computed using the correspondences established by each method. The experimental results from both synthetic and real images are compared to the ground truth and to the conventional sparse matching method to demonstrate that our method has significant improvement over existing methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».