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首页> 外文会议>The 8th international conference on optimization: Techniques and Applications >Calculation of Global Optimal Fundamental Matrix
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Calculation of Global Optimal Fundamental Matrix

机译：全局最优基础矩阵的计算

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In stereo vision, a fundamental matrix is a 3 × 3 matrix to characterize a relationship between two cameras. We need a fundamental matrix to reconstruct a 3D structure from two images which are taken by two cameras. If we do not know a fundamental matrix, we will calculate it from the correspondence between characteristic points of two images. However, since an image contains noise generally, parameter estimation is necessary. For this estimation, it has been shown that the maximum likelihood estimation is preferable to the least square method. For calculation of a fundamental matrix, the maximum likelihood estimation is formulated as a constrained nonlinear programming problem. In this research, we propose a method for finding a global optimal solution of this problem, that is, a global optimal fundamental matrix.
机译：在立体视觉中，基本矩阵是3×3的矩阵，用于表征两个摄像机之间的关系。我们需要一个基本矩阵来从两个摄像机拍摄的两个图像中重建3D结构。如果我们不知道基本矩阵，则将根据两个图像的特征点之间的对应关系进行计算。然而，由于图像通常包含噪声，因此参数估计是必要的。对于该估计，已经表明最大似然估计比最小二乘法更可取。为了计算基本矩阵，将最大似然估计公式化为约束非线性规划问题。在这项研究中，我们提出了一种寻找该问题的全局最优解的方法，即全局最优基础矩阵。

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