Incremental model-based estimation using geometric constraints
Notice bibliographique
Résumé
We present a model-based framework for incremental, adaptive object shape estimation and tracking in monocular image sequences. Parametric structure and motion estimation methods usually assume a fixed class of shape representation (splines, deformable superquadrics, etc.) that is initialized prior to tracking. Since the model shape coverage is fixed a priori, the incremental recovery of structure is decoupled from tracking, thereby limiting both processes in their scope and robustness. In this work, we describe a model-based framework that supports the automatic detection and integration of low-level geometric primitives (lines) incrementally. Such primitives are not explicitly captured in the initial model, but are moving consistently with its image motion. The consistency tests used to identify new structure are based on trinocular constraints between geometric primitives. The method allows not only an increase in the model scope, but also improves tracking accuracy by including the newly recovered features in its state estimation. The formulation is a step toward automatic model building, since it allows both weaker assumptions on the availability of a prior shape representation and on the number of features that would otherwise be necessary for entirely bottom-up reconstruction. We demonstrate the proposed approach on two separate image-based tracking domains, each involving complex 3D object structure and motion.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».