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

要約

従来のDLTよりもはるかに優れた動作で、Perspective-N-Point（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。
変更は、線形システムの異なる測定値を計算負荷の無視できる増加とともに分析的に重み付けすることで構成されています。
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した場合、パフォーマンスとランタイムの両方で明確な改善を示しています。
私たちの新しい非適格ソリューションは、Gauss-Newtonの最適化を介して見つかった真の最適のソリューションに近づきますが、計算コストのほんの一部です。
実験と同様に、最適なDLT（ODLT）実装はオープンソースでリリースされます。

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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