立体视觉中消歧动作的高效选择
计算机视觉与模式识别
2012-07-02 v1
摘要
在许多涉及传感器使用的领域（如机器人或传感器网络），有机会使用某种形式的主动感知来消除来自嘈杂或不可靠传感器的数据的歧义。这些消歧动作通常需要耗费时间和能量。选择下一个消歧动作的一种方法是选择具有最大期望熵减少或信息增益的动作。在本工作中，我们考虑辅助机器人立体视觉的主动感知。立体视觉是移动机器人强大的传感技术，但在缺乏强纹理的场景中可能会失效。在这种情况下，可以使用诸如垂直激光线的结构光源进行消歧。通过将立体匹配问题视为一个特殊结构的类 HMM 图模型，我们证明对于具有 n 列和最大立体视差 d 的扫描线，可以在 O(nd) 时间内选择激光的熵最小化瞄准点——其成本不高于立体算法本身。相比之下，典型的 HMM 公式仅计算熵就至少需要 O(nd^2) 的时间。
引用
@article{arxiv.1206.6878,
title = {Efficient Selection of Disambiguating Actions for Stereo Vision},
author = {Monika Schaeffer and Ron Parr},
journal= {arXiv preprint arXiv:1206.6878},
year = {2012}
}
备注
Appears in Proceedings of the Twenty-Second Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI2006)