【泡泡一分钟】利用0-1二次规划的线特征关联与灭点估计(3dv-9)

每天一分钟，带你读遍机器人顶级会议文章

标题：Line Association and Vanishing Point Estimation with Binary Quadratic Programming

作者：Gim Hee Lee

来源：3DV 2017 (International Conference on 3D Vision 2017)

播音员：水蘸墨

编译：肖腾 周平

欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体如需转载，后台留言申请授权

本文解决了线特征关联与灭点估计中的鸡与蛋问题, 在没有Manhattan/Atlanta世界假设的情况下，从一张存在噪声和外点的未标定影像中提取一组线特征。

我们首先建立一个偏好矩阵（preference matrix），其中每一列表示候选灭点的模型，每一行表示影像线特征对模型的一致性概率。然后，我们把这个问题归为0-1二次规划（BQP）， 我们通过偏好矩阵中较大的总体一致性概率，来最大程度区分不同的灭点模型。其中，通过限制模型的数量来约束最大化函数，还提出了一种简单而有效的方法，基于偏好矩阵中被选模型和其他模型之间的相似性检验来确定模型的最大数量。

利用公开的纽约城市基准数据集，实验结果证明了算法的可行性。部分实验效果如图1：

图1：一个未知的曼哈顿世界场景灭点估计。上图是文献[ 11 ]提出的LSD线检测算法；下图是我们的BQP算法产生的结果——颜色为红色、绿色、蓝色和洋红色分别表示四个灭点的线特征关联

如果你对本文感兴趣，想要下载完整文章进行阅读，可以关注【泡泡机器人SLAM】公众号（paopaorobot_slam）。

在【泡泡机器人SLAM】公众号（paopaorobot_slam）中回复关键字“3dv9”，即可获取本文下载链接。

商业合作及转载请联系[email protected]