Optimal DLT-based Solutions for the Perspective-n-Point

要約

我々は、従来の DLT よりもはるかに優れた動作で透視 n 点 (PnP) 問題を解決するための、修正正規化直接線形変換 (DLT) アルゴリズムを提案します。
この変更は、計算負荷の増加を無視して、線形システム内のさまざまな測定値を分析的に重み付けすることで構成されます。
私たちのアプローチは、EPnP、CPnP、RPnP、OPnP などの一般的な方法と比較すると、パフォーマンスと実行時間の両方で明らかな改善を示しています。
私たちの新しい非反復解は、ガウス ニュートン最適化によって見つかった真の最適解に近づきますが、計算コストは​​数分の 1 です。
私たちの最適な DLT (oDLT) 実装と実験は、オープンソースでリリースされています。

要約(オリジナル)

We propose a modified normalized direct linear transform (DLT) algorithm for solving the perspective-n-point (PnP) problem with much better behavior than the conventional DLT. The modification consists of analytically weighting the different measurements in the linear system with a negligible increase in computational load. Our approach exhibits clear improvements — in both performance and runtime — when compared to popular methods such as EPnP, CPnP, RPnP, and OPnP. Our new non-iterative solution approaches that of the true optimal found via Gauss-Newton optimization, but at a fraction of the computational cost. Our optimal DLT (oDLT) implementation, as well as the experiments, are released in open source.

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