| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2018-02-16 10:00
ジオタグ付き画像を利用した単眼カメラの高精度位置推定
○石見和也（東大）・池畑 諭（NII）・山崎俊彦・相澤清晴（東大） |
| 抄録 |
（和） |
単眼映像からの高精度なカメラ位置推定は自動運転やAR・VRの分野において盛んに取り組まれている重要な課題である．カメラ位置推定に用いられる単眼映像からの3次元復元では，回転や並進の誤差のみならず，スケールの誤差が蓄積する（スケールドリフト）問題が生じることが知られている．そこで我々は，Google Street Viewから得られるジオタグ付き画像を活用することで，スケールドリフトを解消し高精度なカメラ位置推定を行う手法を提案する．また，大規模データセットを用いた評価実験を通して，提案手法が適切にジオタグ付き画像を活用し高精度な位置推定を実現していることを示す． |
| （英） |
Monocular camera localization is a fundamental task for autonomous navigation and AR/VR. However, monocular 3D reconstruction, which is used for camera localization, tends to accumulate errors in rotation, translation, and especially in scale---a problem known as scale drift. To overcome these errors, we propose a novel method that estimates camera poses utilizing geo-tagged images, such as those provided by Google Street View. Experimental evaluations on large-scale datasets show that the proposed approach sufficiently corrects scale drift of a kilometer-scale 3D reconstruction and achieves accurate camera localization. |
| キーワード |
（和） |
3次元復元 / SLAM / 位置推定 / ジオタグ / / / / |
| （英） |
3D Reconstruction / SLAM / Localization / Geo-Tag / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報 |
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