基于流形优化法的相机位姿估计

摘要：

为了减小正交迭代法用于跟踪相机位姿的累积误差,提出基于流形优化方法的估计相机位姿新颖算法.算法利用共线性误差模型将位姿估计转化为流形上实值函数最小化问题,然后运用微分几何的结论进行目标优化.优化过程包括搜索更新向量和收缩映射:在流形仿射切空间内对目标函数进行泰勒展开以搜索函数的零切向量场;用收缩映射将偏离流形的点重新映射到流形表面.比较了流形优化法与正交迭代法位姿估计的性能,并给出了新算法在增强现实中的实际应用.结果表明:流行优化算法的性能优于正交迭代,在综合数据试验中噪声方差为1时,前者的旋转轴、旋转角的相对误差为0.5%和0.25%,仅为后者相对误差的1/5和l/2.

关键词：机器视觉、增强现实、相机跟踪、微分几何、矩阵分解、图像注册

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金联合资助项目60939003/F01

在线出版日期：2011-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：336-340