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Enregistrement W2123977633 · doi:10.1109/tpami.2008.202

Calibration of Cameras with Radially Symmetric Distortion

2008· article· en· W2123977633 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptical measurement and interference techniques
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatadioptric systemDistortion (music)Artificial intelligenceComputer visionCalibrationCamera resectioningConic sectionPixelProjection (relational algebra)HomographyComputer scienceMathematicsComputer graphics (images)OpticsPhysicsGeometryAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present algorithms for plane-based calibration of general radially distorted cameras. By this, we understand cameras that have a distortion center and an optical axis such that the projection rays of pixels lying on a circle centered on the distortion center form a right viewing cone centered on the optical axis. The camera is said to have a single viewpoint (SVP) if all such viewing cones have the same apex (the optical center); otherwise, we speak of NSVP cases. This model encompasses the classical radial distortion model [5], fisheyes, and most central or noncentral catadioptric cameras. Calibration consists in the estimation of the distortion center, the opening angles of all viewing cones, and their optical centers. We present two approaches of computing a full calibration from dense correspondences of a single or multiple planes with known euclidean structure. The first one is based on a geometric constraint linking viewing cones and their intersections with the calibration plane (conic sections). The second approach is a homography-based method. Experiments using simulated and a broad variety of real cameras show great stability. Furthermore, we provide a comparison with Hartley-Kang's algorithm [12], which, however, cannot handle such a broad variety of camera configurations, showing similar performance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle