Deutsch
 
Hilfe Datenschutzhinweis Impressum
  DetailsucheBrowse

Datensatz

DATENSATZ AKTIONENEXPORT

Freigegeben

Bericht

Kamerakalibrierung und Tiefenschätzung: Ein Vergleich von klassischer Bündelblockausgleichung und statistischen Lernalgorithmen

MPG-Autoren
/persons/resource/persons84226

Sinz,  FH
Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society;
Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society;

Externe Ressourcen
Es sind keine externen Ressourcen hinterlegt
Volltexte (beschränkter Zugriff)
Für Ihren IP-Bereich sind aktuell keine Volltexte freigegeben.
Volltexte (frei zugänglich)

pdf2616.pdf
(Verlagsversion), 4MB

Ergänzendes Material (frei zugänglich)
Es sind keine frei zugänglichen Ergänzenden Materialien verfügbar
Zitation

Sinz, F.(2004). Kamerakalibrierung und Tiefenschätzung: Ein Vergleich von klassischer Bündelblockausgleichung und statistischen Lernalgorithmen. Tübingen, Germany: Wilhelm-Schickard-Institut für Informatik, Lehrstuhl für technische Informatik.


Zitierlink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D9B7-F
Zusammenfassung
Die Arbeit verleicht zwei Herangehensweisen an das Problem der Schätzung der räumliche Position eines Punktes aus den Bildkoordinaten in zwei verschiedenen Kameras. Die klassische Methode der Bündelblockausgleichung modelliert zwei Einzelkameras und schätzt deren äußere und innere Orientierung mit einer iterativen Kalibrationsmethode, deren Konvergenz sehr stark von guten Startwerten abhängt. Die Tiefenschätzung eines Punkts geschieht durch die Invertierung von drei der insgesamt vier Projektionsgleichungen der Einzalkameramodelle. Die zweite Methode benutzt Kernel Ridge Regression und Support Vector Regression, um direkt eine Abbildung von den Bild- auf die Raumkoordinaten zu lernen. Die Resultate zeigen, daß der Ansatz mit maschinellem Lernen, neben einer erheblichen Vereinfachung des Kalibrationsprozesses, zu höheren Positionsgenaugikeiten führen kann.