IDENTIFICATION AND MATCHING OF PLANES IN A PAIR OF UNCALIBRATED IMAGES
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a new method to simultaneously achieve segmentation and dense matching in a pair of stereo images. In contrast to conventional methods that are based on similarity or correlation techniques, this method is based on geometry, and uses correlations only on a limited number of key points. Stemming from the observation that our environment is abundant in planes, this method focuses on segmentation and matching of planes in an observed scene. Neither prior knowledge about the scene nor camera calibration are needed. Using two uncalibrated images as inputs, the method starts with a rough identification of a potential plane, defined by three points only. Based on these three points, a plane homography is then calculated and, used for validation. Starting from a seed region defined by the original three points, the method grows the current region by successive move/confirmation steps until occlusions and/or surface discontinuity occur. In this case, the homography-based mapping of points between the two images will not be valid anymore. This condition is detected by the correlation, used in the confirmation process. In particular, this method grows a region even across different colors as long as the region is planar. Experiments on real images validated our method and showed its capability and performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».