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首页> 外文会议>International Conference on Computational Science and Its Applications(ICCSA 2006) pt.5; 20060508-11; Glasgow(GB) >Camera Motion Parameter Estimation Technique Using 2D Homography and LM Method Based on Projective and Permutation Invariant Features
【24h】

Camera Motion Parameter Estimation Technique Using 2D Homography and LM Method Based on Projective and Permutation Invariant Features

机译：基于投影和置换不变特征的二维全息和LM方法的摄像机运动参数估计技术

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摘要

Precise camera calibration is a core requirement of location system and augmented reality. In this paper, we propose a method to estimate camera motion parameter based on invariant point features. Typically, feature information of image has drawback, it is variable to camera viewpoint, and therefore information quantity increases after time. The LM (Levenberg-Marquardt) method using nonlinear minimum square evaluation also has a weak point, which has different iteration number for approaching the minimal point according to the initial values and convergence time increases if the process run into a local minimum. In order to complement these shortfalls, we, first propose constructing invariant features of geometry using similarity function and Graham search method. Secondly, we propose a two-stage camera parameter calculation method to improve accuracy and convergence by using 2D homography and LM method. In the experiment, we compare and analyze the proposed method with existing method to demonstrate the superiority of the proposed algorithms.
机译：精确的摄像机校准是定位系统和增强现实的核心要求。本文提出了一种基于不变点特征的摄像机运动参数估计方法。典型地，图像的特征信息具有缺点，它对于摄像机的视点是可变的，因此信息量随时间增加。使用非线性最小二乘评估的LM（Levenberg-Marquardt）方法也有一个薄弱点，根据初始值，该薄弱点具有不同的迭代次数以逼近最小点，如果过程达到局部最小值，则收敛时间会增加。为了弥补这些不足，我们首先提出使用相似性函数和Graham搜索方法构造几何的不变特征。其次，我们提出了一种两阶段相机参数计算方法，以利用二维单应性和LM方法来提高精度和收敛性。在实验中，我们将所提方法与现有方法进行比较和分析，以证明所提算法的优越性。

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