Cross-Camera View-Overlap Recognition

要約

参照3Dマップを必要とせずに自由に動くカメラ全体で動作する分散ビューオーバーラップ認識フレームワークを提案します。
各カメラは個別に抽出し、階層構造に集約し、時間の経過とともに特徴点記述子を共有します。
ビューのオーバーラップは、ビューの一致とジオメトリの検証によって認識され、一致していないビューが破棄されます。
提案されたフレームワークは汎用的であり、さまざまな記述子で使用できます。
手持ちのカメラで収集した新しいシーケンスだけでなく、公開されているシーケンスで実験を行います。
提案されたフレームワーク内のバイナリ ワードのバッグを使用した Oriented FAST および Rotated BRIEF (ORB) 機能は、NetVLAD、RootSIFT、および SuperGlue と比較して、より高い精度と、より高いまたは同等の精度につながることを示します。

要約(オリジナル)

We propose a decentralised view-overlap recognition framework that operates across freely moving cameras without the need of a reference 3D map. Each camera independently extracts, aggregates into a hierarchical structure, and shares feature-point descriptors over time. A view overlap is recognised by view-matching and geometric validation to discard wrongly matched views. The proposed framework is generic and can be used with different descriptors. We conduct the experiments on publicly available sequences as well as new sequences we collected with hand-held cameras. We show that Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) features with Bags of Binary Words within the proposed framework lead to higher precision and a higher or similar accuracy compared to NetVLAD, RootSIFT, and SuperGlue.

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