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Dense Reconstruction Using Fixation and Stereo Cues

机译:使用固定和立体声提示进行密集重构

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摘要

In this paper, we investigate the issue of accurate estimation of the three-dimensional (3D) coordainates of a static scene from real images, combining fixation and stereo cues. We may need to compute 3D data in many applicaitons: vehicle positioning and maneuver, object observation and recognition, moving or fixed obstacle avoidance, 3D mapping for surveillance, etc. More specifically, we discuss the idea of using fixation to recover the 3D coordinates of some points in the robotic frame to help an uncalibrated camera to reconstruct a static scene.
机译:在本文中,我们将结合固定和立体提示,研究从真实图像中准确估计静态场景的三维(3D)坐标的问题。我们可能需要在许多应用中计算3D数据:车辆定位和操纵,物体观察和识别,移动或固定避障,用于监视的3D映射等。更具体地说,我们讨论了使用固定来恢复3D数据的想法。机器人框架中的一些点可帮助未经校准的相机重建静态场景。

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