Feature extraction and calibration for stereo reconstruction using non-SVP optics in a panoramic stereo-vision sensor
Notice bibliographique
Résumé
Omni-directional sensors are useful in obtaining a 360/spl deg/ field of view with a single lens camera. Omni-directional stereo imaging systems were designed in our past research using a single camera and a mirror consisting of two concentric, radially symmetric lobes. If the central camera-mirror axis is vertical, a stereo image containing imagery from all azimuth directions from, two viewpoints can be captured within one image. A vertically posed catadioptric optical system that employs a mirror with a radial profile other than parabolic or hyperbolic cannot maintain the straightness of any nonvertical lines. However other mirror profiles are desirable for resolution distribution, sensor size and manufacturability. These other mirror shapes, including spherical mirrors, are said to be non-SVP (Single View-Point). Since they lack a virtual perspective point, they pose new feature extraction challenges. A method for processing the imagery from a panoramic non-SVP catadioptric stereo sensor to reconstruct a three-dimensional model of horizontal and vertical line features is introduced. Horizontal line segments are extracted using the panoramic Hough transform and vertical line segments are recognized as straight radial lines. These segments, and closed shapes they form are matched between the two lobe views to locate them in three-dimensions. The practical accuracy obtainable with such a system was explored, and some of the issues addressed to make this sensor work in real 3D reconstructions are described. Triangulating a 3D location requires better calibration information than is required for the robust feature extraction.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».