Estimating Intrinsic Camera Parameters from the Fundamental Matrix Using an Evolutionary Approach
Notice bibliographique
Résumé
Calibration is the process of computing the intrinsic (internal) camera parameters from a series of images. Normally calibration is done by placing predefined targets in the scene or by having special camera motions, such as rotations. If these two restrictions do not hold, then this calibration process is called autocalibration because it is done automatically, without user intervention. Using autocalibration, it is possible to create 3D reconstructions from a sequence of uncalibrated images without having to rely on a formal camera calibration process. The fundamental matrix describes the epipolar geometry between a pair of images, and it can be calculated directly from 2D image correspondences. We show that autocalibration from a set of fundamental matrices can simply be transformed into a global minimization problem utilizing a cost function. We use a stochastic optimization approach taken from the field of evolutionary computing to solve this problem. A number of experiments are performed on published and standardized data sets that show the effectiveness of the approach. The basic assumption of this method is that the internal (intrinsic) camera parameters remain constant throughout the image sequence, that is, the images are taken from the same camera without varying such quantities as the focal length. We show that for the autocalibration of the focal length and aspect ratio, the evolutionary method achieves results comparable to published methods but is simpler to implement and is efficient enough to handle larger image sequences.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».