CPnP: Consistent Pose Estimator for Perspective-n-Point Problem with Bias Elimination

要約

Perspective-n-Point (PnP) 問題は、コンピュータ ビジョンと写真測量の両方の学会で広く研究されています。
特徴抽出技術の発展により、一度のショットで多数の特徴点が利用できる可能性があります。
一貫した推定量を考案することは有望です。つまり、点の数が増加するにつれて推定値が真のカメラの姿勢に収束する可能性があります。
この目的を達成するために、バイアス除去を備えた \emph{CPnP} という名前の一貫した PnP ソルバーを提案します。
具体的には、元の投影モデルから測定モデルの修正と変数の削除を経て線形方程式が構築され、それに基づいて閉形式の最小二乗解が取得されます。
次に、この解の漸近バイアスを分析して差し引くことで、一貫した推定値が得られます。
さらに、ガウスニュートン (GN) 反復が実行されて、一貫したソリューションが改良されます。
私たちが提案する推定器は、計算の点で効率的です。計算量は $O(n)$ です。
合成データと実際の画像の両方に対する実験テストにより、私たちが提案する推定器は、推定精度と計算時間の点で、密な視覚的特徴を持つ画像に対していくつかのよく知られた推定器よりも優れていることが示されています。

要約(オリジナル)

The Perspective-n-Point (PnP) problem has been widely studied in both computer vision and photogrammetry societies. With the development of feature extraction techniques, a large number of feature points might be available in a single shot. It is promising to devise a consistent estimator, i.e., the estimate can converge to the true camera pose as the number of points increases. To this end, we propose a consistent PnP solver, named \emph{CPnP}, with bias elimination. Specifically, linear equations are constructed from the original projection model via measurement model modification and variable elimination, based on which a closed-form least-squares solution is obtained. We then analyze and subtract the asymptotic bias of this solution, resulting in a consistent estimate. Additionally, Gauss-Newton (GN) iterations are executed to refine the consistent solution. Our proposed estimator is efficient in terms of computations — it has $O(n)$ computational complexity. Experimental tests on both synthetic data and real images show that our proposed estimator is superior to some well-known ones for images with dense visual features, in terms of estimation precision and computing time.

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