基于图像的三维重建中局部特征性能评估
计算机视觉与模式识别
2017-12-15 v1
摘要
本文对用于基于图像的三维重建任务的当前最优局部特征进行了全面且比较性的评估。所评估的局部特征涵盖了利用强大机器学习技术最近开发的那些以及精心设计的手工特征。为获得全面评估，我们选择同时包含浮点型特征和二值特征。同时，本评估使用了两类数据集。一类是具有真实三维点、包含在不同位置固定拍摄的不同场景图像的多场景类型数据集，用于在受控图像采集情况下对不同局部特征进行定量性能评估。另一类包含若干地标的互联网规模图像集及大量不相关图像，用于在自由图像收集情况下对不同局部特征进行定性性能评估。我们的实验结果表明，与使用浮点型特征相比，二值特征仅以一小部分处理时间即能从受控图像序列中重建场景。然而，对于具有许多干扰图像的大规模图像集情况，浮点型特征显示出相对于二值特征的明显优势。
引用
@article{arxiv.1712.05271,
title = {A Performance Evaluation of Local Features for Image Based 3D Reconstruction},
author = {Bin Fan and Qingqun Kong and Xinchao Wang and Zhiheng Wang and Shiming Xiang and Chunhong Pan and Pascal Fua},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.05271},
year = {2017}
}