利用局部回环闭合计算自我中心视频的自我运动
计算机视觉与模式识别
2018-11-27 v1
摘要
寻找相机位姿是许多自我中心视频应用的重要步骤。已有广泛报道，最先进的SLAM算法在自我中心视频上会失效。在本文中，我们提出了一种专为自我中心视频设计的鲁棒相机位姿估计方法。在自我中心视频中，随着佩戴者头部来回摆动，相机多次观测到同一场景点。我们利用这一特定运动轮廓来执行与佩戴者脚步对齐的短回环闭合。对于自我中心视频，深度估计通常含有噪声。作为一项重要改进，我们使用不依赖深度估计的2D计算进行旋转平均。这两处修改带来了更稳定的算法，这在我们在不同自我中心应用的各种自我中心视频数据集上的实验中显而易见。所提出的算法解决了自我中心视觉中长期存在的问题，并为未来应用解锁了新的使用场景。
引用
@article{arxiv.1701.04743,
title = {Computing Egomotion with Local Loop Closures for Egocentric Videos},
author = {Suvam Patra and Himanshu Aggarwal and Himani Arora and Chetan Arora and Subhashis Banerjee},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.04743},
year = {2018}
}
备注
Accepted in WACV 2017