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NTIS 바로가기Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea = 전자공학회논문지, v.50 no.11, 2013년, pp.165 - 170
When we build up a 3D model from the given 2D images, linear algorithms are often used to reduce computational cost or for initialization of nonlinear algorithms. However, contemporary linear algorithms have apparently linear structures, but virtually they are implemented using SVD. The SVD is also ...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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기존 선형 알고리즘의 단점? | 2차원 영상으로부터 3차원 모델을 형성할 때, 계산량을 줄이거나 비선형 알고리즘의 초기화를 위해서 선형 알고리즘이 종종 사용된다. 하지만 기존의 선형 알고리즘은 표면적으로는 선형구조의 형태를 갖지만, 실제적으로는 SVD (Singular Value Decomposition)을 사용하여 문제를 풀어야 하는데, 이 SVD 역시 초기화를 필요로 하는 수치해석 알고리즘을 통해 구현된다. 또한 SVD 분해를 사용하는 형태의 해는 닫힌 형태의 해 보다 분석이 어렵다. 이러한 기존 방법의 사용이 불편한 수치해석적인 알고리즘을 피하고, 해의 분석이 편리하도록 본 논문에서는 닫힌 형태의 해석적인 해를 제공하는 편리한 선형방법을 제안한다. | |
2차원 영상으로부터 3차원 모델을 형성하는 문제는 어디에 사용되는 기술인가? | 2차원 영상으로부터 3차원 모델을 형성하는 문제는 템플릿 매칭을 통한 컴퓨터 그래픽스 모델링, 영상인식, CT 등에 사용되는 주요한 기술이다. 2차원 영상으로부터 3차원 모델을 형성하는 문제는 대상체의 각 점의 2차원 영상 위치(qi = [qix,qiy,1]T ∈R3, i = 1,···,n)또는 영상 속도 #로부터 3차원 위치(Xi = [xi,yi,zi]T ∈R3, i = 1,···,n)를 찾아내는 문제로 정식화할 수 있다. | |
비선형 알고리즘이 계산을 통한 수렴 과정으로 수렴이 되면 어떤 이점이 있는가? | 비선형 알고리즘들[1~2]은 부가적인 초기화 과정과 많은 되풀이(iteration) 계산을 통한 수렴 과정을 필요로 한다. 그 수렴해도 초기화에 매우 민감해서 정확한 초기화가 이루어진 경우 정밀도가 높은 해를 구할 수 있다는 장점이 있지만, 정확한 초기화가 이루어지지 않는경우 원하는 해를 구할 수 없다. 또한, 수렴 과정도 많은 계산량을 필요로 하므로 실시간 사용에 불편한 경우가 많다. |
D. Nister, "An efficient solution to the five-point relative pose problem," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 26, no. 6, pp. 756-770, 2004.
V. Lepetit, F. Moreno-Noguer, and P. Fua, "EPnP: an accurate O(n) solution to the PnP problem," International Journal of Computer Vision, vol. 81, no. 2, pp. 155-166, 2009.
Z. Shijie, L. Fenghua, C. Xibin, and H. Liang, "Monocular vision-based two-stage iterative algorithm for relative position and attitude estimation of docking spacecraft," Chinese Journal of Aeronautics, vol. 23, no. 2, pp. 204-210, 2010.
S. J. Zhang, X. B. Cao, F. Zhang, and L. He, "Monocular vision-based iterative pose estimation algorithm from corresponding feature points," Science in China, Series F, vol. 53, no. 8, pp. 1682-1696, 2010.
Yi Ma, Stefano Soatto, Jana Kosecka, and Shankar Sastry, "An invitation to 3-D vision: from images to geometric models", Interdisciplinary Applied Mathematics (IAM #26), Springer, pp. 117-123, November 2003.
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