A review on vision-based motion estimation

要約

接触センサーベースの運動測定と比較して、視覚ベースの運動測定は低コストと高効率という利点があり、過去数十年にわたって活発に開発されてきました。
このペーパーでは、既存の運動測定方法について概説します。
この論文では、視覚ベースの運動測定法の各分野の開発に加えて、既存の方法の長所と短所についても説明しました。
この議論に基づいて、既存の方法には、精度と堅牢性の最適なバランスをとる上で共通の制限があることが判明しました。
この問題に対処するために、私たちはガウス カーネル ベースの動き測定方法を開発しました。
予備研究では、開発した手法が単純な合成画像で高い精度を達成できることが示されています。

要約(オリジナル)

Compared to contact sensors-based motion measurement, vision-based motion measurement has advantages of low cost and high efficiency and have been under active development in the past decades. This paper provides a review on existing motion measurement methods. In addition to the development of each branch of vision-based motion measurement methods, this paper also discussed the advantages and disadvantages of existing methods. Based on this discussion, it was identified that existing methods have a common limitation in optimally balancing accuracy and robustness. To address issue, we developed the Gaussian kernel-based motion measurement method. Preliminary study shows that the developed method can achieve high accuracy on simple synthesized images.

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