Dec, 2023
第三类型的对应关系：从物体反射中估计摄像机姿态
Correspondences of the Third Kind: Camera Pose Estimation from Object Reflection
Kohei Yamashita, Vincent Lepetit, Ko Nishino
TL;DR通过引入第三种相应类型（反射相应）并展示其能够通过观察物体而不依赖于背景来帮助估计相机姿态，本文展示了计算机视觉长期以来依赖于像素相应和三维相应的另一种可能。通过在物体表面反射的场景中进行点相应，解决了由几何和辐射导致的像素和三维相应的错误，并提出了一个神经网络和一个 RANSAC 算法来通过对象外观实现鲁棒且精确的联合相机姿态和对象形状估计。该方法拓展了诸多后续任务的范围，包括外观建模的相机姿态估计（例如 NeRF）和反射物体的动作估计（例如道路上的汽车），因为它减少了对重叠背景的要求。