Trifokaler Tensor: Erforschung von Tiefe, Bewegung und Struktur in der Computer Vision

Im Bereich der Computer Vision ist der trifokale Tensor ein numerisches Array mit den Abmessungen 3×3×3, das alle geometrischen Beziehungen umfasst die zwischen den drei Perspektiven projektiv sind. Die Koordinaten übereinstimmender Punkte oder Linien in drei verschiedenen Ansichten werden durch diese Methode miteinander in Beziehung gesetzt, die unabhängig von der Struktur der Szene ist und ausschließlich auf der relativen Bewegung zwischen den drei Ansichten sowie den intrinsischen Kalibrierungsparametern jeder Ansicht beruht . Infolgedessen kann der trifokale Tensor als Verallgemeinerung der Fundamentalmatrix in drei verschiedenen Perspektiven betrachtet werden. Obwohl der Tensor aus 27 Elementen besteht, ist es wichtig zu betonen, dass nur 18 dieser Elemente wirklich unabhängig sind.

Wie Sie profitieren

(I) Erkenntnisse und Validierungen zu den folgenden Themen:

Kapitel 1: Trifokaler_Tensor

Kapitel 2: Rang_(lineare_Algebra)

Kapitel 3 : Trace_(linear_algebra)

Kapitel 4: Hauptkomponentenanalyse

Kapitel 5: Translation_(Geometrie)

Kapitel 6: Kronecker_Produkt

Kapitel 7 : Eigenwerte_und_Eigenvektoren

Kapitel 8: Dreidimensionaler_Raum

Kapitel 9: Fundamental_matrix_(computer_vision)

Kapitel 10: Eckenerkennung

(II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zum trifokalen Tensor.

(III) Beispiele aus der Praxis für die Verwendung des trifokalen Tensors in vielen Bereichen.

Für wen dieses Buch gedacht ist

Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die über das Grundwissen oder die Informationen für jede Art von trifokalem Tensor hinausgehen möchten.