ISSN 2071-8594

Российская академия наук

 

Ю.А. Шемякина, А.Е. Жуковский, И.А. Фараджев "Исследование алгоритмов вычисления проективного преобразования в задаче наведения на планарный объект по особым точкам"

Аннотация.

Работа посвящена исследованию вычисления проективного преобразования, возникающего во многих задачах машинного зрения. Анализируются подходы к решению задачи и особенности реализации алгоритмов в математических библиотеках. Проводится сравнение алгоритмов по быстродействию и точности работы, на синтезированных и реальных данных.

Ключевые слова:

проективное преобразование, сингулярное разложение, Eigen, RANSAC, особые точки.

Стр. 43-49.

Полная версия статьи в формате pdf.

REFERENCES

1. Gaganov V. 2009. Invariantnye algoritmy sopostavleniya tochechnykh osobennostey na izobrazheniyakh [Invariant algorithms of matching of point features on images]. Kompyuternaya grafika i multimedia [Computer Graphics and Multimedia] 7(1).
2. Karpenko S., Konovalenko I., Miller A., Miller B., Nikolaev D. Visual navigation of the UAVs on the basis of 3D natural landmarks // Proc. of SPIE. 2015. Vol. 9875. pp. 1-10.
3. Hartley R., Zisserman A. Multiple View Geometry in Computer Vision, 2nd edition. Cambridge University Press, 2004. 925 p.
4. Umnov A. Analiticheskaya geometriya i lineynaya algebra [Analytical geometry and linear algebra], 3rd edition. M.: MIPT, 2013. 544 p.
5. Press W.H., Teukolsky S.A., Vetterling W.T., Flannery B.P. Numerical Recipes in C. Cambridge University Press, 1992. 925 p.
6. Vapnik V.N. Vosstanovlenie zavisimostey po empiricheskim dannym [Recovery Dependencies Using Empirical Data]. «Nauka», M., 1979. 448 p.
7. Golub G.H., Reinsch C. Singular value decomposition and least squares solutions // Numerische Mathematik. 1970. 14 (5). pp. 403-420.
8. G. Guennebaud, B. Jacob and others, Eigen v3. Available at: https://eigen.tuxfamily.org/ (accessed November 22, 2016).
9. Fischler M.A., Bolles R.C. Random sample consensus: A paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography // Communications of the ACM. 1981. 24(6). pp. 381-395.
10. Lepetit V., Fua P. Towards Recognizing Feature Points using Classification Trees // EPFL Technical Report IC/2004/74. 2004. 13 pp.
11. Fan B., Kong Q., Trzcinski T., Wang Z., Pan C., Fua P. Receptive Fields Selection for Binary Feature Description // IEEE Transactions on Image Processing. 2014. 23, issue 6. pp. 2583-2595.
12. Demmel J., Gu M., Eisenstat S., Slapnicar I., Veselic K., Drmac Z. Computing the singular
value decomposition with high relative accuracy // Lin. Alg. Appl. 1999. 299. pp. 21-80.