Über die Optimierung von Regressionsverfahren zur Ortsbestimmung einer Kamera
Author:
Bui, Linda Mai
Year:
2021
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Informatik
Advisor:
Navab, Nassir (Prof. Dr.)
Referee:
Navab, Nassir (Prof. Dr.); Leonardis, Ales (Prof., Ph.D.)
Language:
en
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
TUM classification:
MED 230d; DAT 760d
Abstract:
One of the main concepts of computer vision is teaching computers and machines visual perception. Similar to how humans interact with their environment such devices must localize themselves within their surroundings. For machines this often means estimating the pose of the visual sensor, the camera. For this purpose, in this thesis, we present methods focusing on regression approaches for camera
localization applications with deep learning that solely rely on image information. Extensive
evaluation and analysis show the merit of such approaches for the task of camera localization
and as a result can be applied to indoor, outdoor as well as highly ambiguous environments.
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One of the main concepts of computer vision is teaching computers and machines visual perception. Similar to how humans interact with their environment such devices must localize themselves within their surroundings. For machines this often means estimating the pose of the visual sensor, the camera. For this purpose, in this thesis, we present methods focusing on regression approaches for camera
localization applications with deep learning that solely rely on image information. Extensive
evalu...
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Translated abstract:
Eines der Hauptthemen in Computer Vision ist es dem Computer oder einer Maschine räumliche
visuelle Wahrnehmung beizubringen. Ähnlich dazu wie Menschen mit ihrer Umgebung
interagieren, müssen sich solche Geräte selbst in ihrer Umgebung wiederfinden. Für
Maschinen bedeutet dies häufig die Position eines visuellen Sensors, einer
Kamera, in Referenz zu einer vordefinierten Umgebung zu bestimmen. Für diesen Zweck, präsentieren wir in dieser Dissertation Methoden welche sich auf Regressionsverfahren
unter Verwendung von Deep Learning zum Zweck der Lokalisierung einer Kamera fokussieren und einzig und allein auf Bilddaten basieren. Umfangreiche Untersuchungen and Analysen der Methoden
zeigen die Vorteile dieser Verfahren zur Bestimmung der Kameraposition und können als
Resultat sowohl in Räumen als auch im Freien und in mehrdeutigen Umgebungen angewendet
werden.
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Eines der Hauptthemen in Computer Vision ist es dem Computer oder einer Maschine räumliche
visuelle Wahrnehmung beizubringen. Ähnlich dazu wie Menschen mit ihrer Umgebung
interagieren, müssen sich solche Geräte selbst in ihrer Umgebung wiederfinden. Für
Maschinen bedeutet dies häufig die Position eines visuellen Sensors, einer
Kamera, in Referenz zu einer vordefinierten Umgebung zu bestimmen. Für diesen Zweck, präsentieren wir in dieser Dissertation Methoden welche sich auf Regressionsverfah...
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