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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 435 - 441 (7page)
- DOI
- 10.7848/ksgpc.2024.42.5.435
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In recent years, large datasets have been provided for DL (Deep Learning) to train the neural network in calculating camera poses and object depths from images. The datasets were typically obtained using RGB-D (Red, Green, Blue, and Depth) cameras, however, which have limitations in capturing depths in many cases. To overcome the limitations of RGB-D cameras, many DL approaches have been proposed to overcome the problems. However, the accuracy potentials of pose and depth calculated by DL approaches have not been studied well. Thus, this study selected the ScanNet dataset for the experiment and presents a method to evaluate the accuracy of pose and depth that can be obtained using point matching and homography. From the pairs of matching points in two views, their fundamental matrix, essential matrix, and camera matrix were reconstructed and then the camera pose and depth were calculated. The experimental results show that the relative rotation angles were calculated accurately by using homography and the translation angles were calculated less accurately than the rotation angles. In addition, the experiments show that the depths of matching points could be calculated with reasonable accuracy by using the camera matrix constructed by matching.
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Dai, A., Chang, A.X., Savva, M., Halber, M., Funkhouser, T., and Niessner, M. (2017), ScanNet: Richly-annotated 3D reconstruction of indoor scenes, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Honolulu, HI, USA, pp. 2432-2443. https://doi.org/10.1109/CVPR.2017.261
DeTone, D., Malisiewicz, T., and Rabinovich, A. (2018), SuperPoint: Self-supervised interest point detection and description, IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, 18-22 June, Salt Lake City, UT, USA, pp. 337-349. https://doi.org/10.1109/CVPRW.2018.00060
Hartley, R. and Zisserman, A. (2013), Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge University Press, New York, N.Y.
Horn, B. (1990), Relative orientation, International Journal of Computer Vision, Vol. 4, pp. 59-78. https://doi.org/10.1007/BF00137443
Longuet-Higgins, H.C. (1981), A computer algorithm for reconstructing a scene from two projections, Nature, Vol. 293, pp. 133-135. https://doi.org/10.1038/293133a0
DeTone, D., Malisiewicz, T., and Rabinovich, A. (2018), SuperPoint: Self-supervised interest point detection and description, IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, 18-22 June, Salt Lake City, UT, USA, pp. 337-349. https://doi.org/10.1109/CVPRW.2018.00060
Hartley, R. and Zisserman, A. (2013), Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge University Press, New York, N.Y.
Horn, B. (1990), Relative orientation, International Journal of Computer Vision, Vol. 4, pp. 59-78. https://doi.org/10.1007/BF00137443
Longuet-Higgins, H.C. (1981), A computer algorithm for reconstructing a scene from two projections, Nature, Vol. 293, pp. 133-135. https://doi.org/10.1038/293133a0
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