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![拘束条件（４次元 p124あたり ）
点が超平面と交差すると以下の式が成り立つ
T T
U W =0 W = [W 1 W 2 W 3 W 4 W 5]
T
U = [U1 U 2 U 3 U 4 U5 ]
例：時刻Tを４次元目の値にする
T €
W = [X Y Z T 1] ：4次元空間中の点
T €
U = [A B C D E ] ：4次元空間中の超平面
€€
４次元空間中における５つの超平面が１点で交差するという５超平面の拘束
€
４次元空間中での拘束条件
det [U Uʹ′ Uʹ′ Uʹ′ʹ′ Uʹ′ʹ′ ] = 0](https://image.slidesharecdn.com/cvim-chapter4-5-kenhide-130227112151-phpapp01/75/Cvim-chapter4-5-ken_hide-9-2048.jpg)
![２次元への投影（４次元）
• ４次元空間中の点Wを２次元画像上の点xへの投影を考える
x ~ PW
定数倍の不定
⎡ P11 P12 P13 P15 P14 ⎤
T T ⎢ ⎥
W = [W 1 W 2 W 3 W 4 W 5] x = [ x1 x2 x3] P = ⎢P21 P22 P23 P25 P24 ⎥
€ ⎢P31
⎣ P32 P33 P35 P34 ⎥
⎦
€
€
€](https://image.slidesharecdn.com/cvim-chapter4-5-kenhide-130227112151-phpapp01/75/Cvim-chapter4-5-ken_hide-10-2048.jpg)
![テンソルで表す
• 拘束条件に置き換える
det [U Uʹ′ Uʹ′ Uʹ′ʹ′ Uʹ′ʹ′ ] = 0
det [PT l Pʹ′T lʹ′ Pʹ′ T lʹ′ Pʹ′ʹ′T lʹ′ʹ′ Pʹ′ʹ′ T lʹ′ʹ′ ] = 0
テンソル表記
ijklm p q r s t
€ ε Pi l p Pʹ′j lʹ′ Pk lʹ′Plʹ′ʹ′ lʹ′ʹ′Pmʹ′ lʹ′ʹ′ = 0
q ʹ′ r s ʹ′ t
€
i=5
⎡ P11 P12 P13 P15 P14 ⎤
⎢ ⎥ 同様に
p j,k,l,m＝{1,2,3,4,5}
Pi = p=3
⎢P21 P22 P23 P25 P24 ⎥
€ ⎢P31 P32 P33 P35 P34 ⎥
⎣ ⎦
q,r,s,t={1,2,3}](https://image.slidesharecdn.com/cvim-chapter4-5-kenhide-130227112151-phpapp01/75/Cvim-chapter4-5-ken_hide-13-2048.jpg)
![テンソルで表す
• 拘束条件に置き換える
det [U Uʹ′ Uʹ′ Uʹ′ʹ′ Uʹ′ʹ′ ] = 0
det [PT l Pʹ′T lʹ′ Pʹ′ T lʹ′ Pʹ′ʹ′T lʹ′ʹ′ Pʹ′ʹ′ T lʹ′ʹ′ ] = 0
テンソル表記
ijklm p q r s t
€ ε Pi l p Pʹ′j lʹ′ Pk lʹ′Plʹ′ʹ′ lʹ′ʹ′Pmʹ′ lʹ′ʹ′ = 0
q ʹ′ r s ʹ′ t
€
縮約されるテンソルは入れ替え可能なので
ijklm p q r s t
lp lʹ′ lʹ′ lʹ′ʹ′lʹ′ε
q r s t ʹ′ Pi Pʹ′j Pk Plʹ′ʹ′ Pmʹ′ = 0
ʹ′ ʹ′
€ ５重線形拘束](https://image.slidesharecdn.com/cvim-chapter4-5-kenhide-130227112151-phpapp01/75/Cvim-chapter4-5-ken_hide-14-2048.jpg)
![補足
• テンソルは配列と同じように扱える
０階のテンソル
Int
a
０次元配列（スカラー）
１階のテンソル
Int
a[i]
１次元配列（ベクトル）
２階のテンソル
Int
a[i][j]
２次元配列（行列のようなもの）
３階のテンソル
Int
a[i][j][k]
３次元配列
・
・
・
・
・
・](https://image.slidesharecdn.com/cvim-chapter4-5-kenhide-130227112151-phpapp01/75/Cvim-chapter4-5-ken_hide-33-2048.jpg)
![F行列の算出方法
• ８点法(8point
algorithm)
定数倍の不定を
|f|=1として解くと一要素分減る
⎡ f11 ⎤
例
⎢ ⎥ ⎡ u1u1
ʹ′ v1u1
ʹ′ u1
ʹ′ u1v1
ʹ′ v1v1
ʹ′ v1
ʹ′ u1
⎡ f ⎤
v1 1⎤⎢ 11 ⎥ ⎡0 ⎤
⎢ f12 ⎥ ⎢ ⎥ f ⎢ ⎥
⎢ f13 ⎥ ⎢ ⎥⎢ 12 ⎥ ⎢0 ⎥
⎢ f13 ⎥
⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢0 ⎥
⎢ f 21 ⎥ ⎢ ⎥ f ⎢ ⎥
[uu' vu' u' uv' vv' v' u v 1]⎢ f 22 ⎥ = 0 ×８
⎢ ⎥⎢ 21 ⎥ ⎢0 ⎥
⎢ f ⎥ =
⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ 22 ⎥ ⎢0 ⎥
⎢ f 23 ⎥ ⎢ ⎥ f ⎢ ⎥
⎥⎢ 23 ⎥ ⎢0 ⎥
⎢
⎢ f 31 ⎥
⎢ f ⎥
1つのマッチング
⎢ f 32 ⎥ ⎢ ⎥
⎢
⎢u u
⎥⎢ 31 ⎥ ⎢0 ⎥
f
⎢ f 33 ⎥
⎣ ⎦ ⎣ 8 ʹ′
8 v 8 uʹ′
8 uʹ′
8 u8vʹ′
8 v 8vʹ′
8 vʹ′ u8 v 8 1⎥⎢ 32 ⎥ ⎢0 ⎥
8 ⎦ ⎣ ⎦
⎢ f 33 ⎥
⎣ ⎦
€ €
ヒント：
最小固有値に対応する
特徴点マッチング→u,v：u’,v’既知
固有ベクトル
ｆパラメータ](https://image.slidesharecdn.com/cvim-chapter4-5-kenhide-130227112151-phpapp01/75/Cvim-chapter4-5-ken_hide-34-2048.jpg)
![共変テンソル、反変テンソル
• 点の座標は基底ベクトルに対して逆の変換を受ける
Z
a = [e e 2 e 3 ] ⎡ a1 ⎤
1
⎢ 2 ⎥
⎢a ⎥
基底ベクトル
⎢a ⎥
3
a
⎣ ⎦
Y
€
aベクトル
e3
e
2
€
e1
= Ea € 点座標
X
= EHH −1a
点の座標aに対し
⎡1 ⎤ ⎡0 ⎤ ⎡0 ⎤
⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ H−１の変換
e1 = ⎢0 ⎥ e 2 = ⎢1 ⎥ e 3 = ⎢0 ⎥ 基底ベクトルe1,e2,e3に対し
⎢0 ⎥
⎣ ⎦ ⎢0 ⎥
⎣ ⎦ ⎢1 ⎥
⎣ ⎦ € Hの変換](https://image.slidesharecdn.com/cvim-chapter4-5-kenhide-130227112151-phpapp01/75/Cvim-chapter4-5-ken_hide-37-2048.jpg)
![射影カメラ行列
• 世界座標系の点を画像上に射影する行列
⎡ f ⎤
⎢ 0 ox ⎥
⎡ x uh ⎤ ⎢ hx ⎥ ⎡ R1 −R1T ⎤
p = MP ⎢ ⎥ f ⎢ ⎥
射影カメラ行列
p = ⎢ y uh ⎥ = ⎢ 0 oy ⎥ ⎢R2 −R2T⎥P
⎢ hy ⎥
⎢ zuh ⎥ ⎢
⎣ ⎦ ⎢R −R3T⎥
0 0 1 ⎥ ⎣ 3 ⎦
画像の中心を(0,0)
⎢ ⎥
とした座標系
⎣ ⎦
€ 内部パラメータ
外部パラメータ
M = MiMe € ⎡ f ⎤
⎢ h 0 ox ⎥
P = [Pw 1] ⎢ x ⎥ ⎡ R1 −R1T ⎤
f ⎢ ⎥
M i = ⎢ 0 oy ⎥ M e = ⎢R2 −R2T⎥
⎢ hy ⎥
⎢ 0 ⎢R3
⎣ −R3T⎥ 3×4
⎦
0 1 ⎥
⎢
⎣ ⎥
⎦
€ €](https://image.slidesharecdn.com/cvim-chapter4-5-kenhide-130227112151-phpapp01/75/Cvim-chapter4-5-ken_hide-40-2048.jpg)
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Cvim chapter4-5-ken_hide
過去に公開していたもの。気が向いたら直します。内容は多分結構間違えてます。 カメラ幾何に関して作ってみようかと思ってます。
Cvim chapter4-5-ken_hide
- 1. 第4回「コンピュータビジョン最先端ガイド」勉強会 ４章５節-‐６節 発表者：ken_hide
- 2. 高次元への拡張 今までは３次元から２次元への投影の性質を解析してきた。 これを３次元から高次元においてのカメラの投影を考える事によ り、より自由度の高いカメラモデルを扱えるようになるらしい。 カメラ２ カメラ２ カメラ１ カメラ３ カメラ１ カメラ３
- 3. ３次元空間中の幾何拘束 • 3次元空間では４平面が１点で交差するという 拘束条件を設けると以下の式が成り立つ ⎡ A ⎤ ⎢ ⎥ B S = ⎢ ⎥ ：平面 ⎢C ⎥ ⎢ ⎥ ⎣D⎦ ：Eddingtonのイプシロンテンソル € 4焦点テンソル(quadrifocal tensor)
- 4. N次元空間中の幾何拘束 • ２次元→３直線が１点で交差（エピポーラ拘束） • 3次元→４平面が１点で交差 • N次元→N+１平面（超平面）が１点で交差 SN+1 超平面の交差を考える事で 新たな多視点幾何拘束が導出可能
- 5. 高次元空間における多視点幾何 • ３次元→４次元空間だと ⎡ A ⎤ ⎢ ⎥ ⎢ B ⎥ S = ⎢C ⎥ ：超平面 ⎢ ⎥ ⎢ D ⎥ ⎢ E ⎥ ⎣ ⎦ 5超平面が１点で交差する事が拘束条件 €
- 6. カメラパラメータ（３次元空間） • 時刻０の時のカメラ座標系をワールド座標系 に指定するとカメラパラメータは以下の形に なる R成分 t成分 （回転） （並進）
- 7. 射影行列の拡張（４次元への拡張） カメラ２ 時刻Tにおける 物体Xの３次元位置 並進速度 ⎡ X(T) ⎤ ⎡ P11 P12 P13 P15 ⎤⎢ Y (T) ⎥ P14 ⎢ ⎢ ⎥ ⎥ X = ⎢P21 P22 P23 P25 P24 ⎥⎢ Z(T) ⎥ カメラ１ ⎢P31 P32 ⎣ P33 P35 ⎥⎢ T ⎥ P34 ⎦⎢ カメラ３ ⎥ ⎢ 1 ⎥ ⎣ ⎦ R成分 t成分 （回転） （並進） €
- 8. 本稿ではいきなりこの式が導かれます カメラの並進移動方向に回転ベクトルを加味したものでいいのかな？ ⎡ ΔX ⎤ ⎡ P11 P12 P13 ⎤ ⎡ΔX ⎤ ⎢ ⎥ T ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ Δt = ⎢ ΔY ⎥ −R Δt = −⎢ P21 P22 P23 ⎥ ⎢ ΔY ⎥ ⎢ ΔZ ⎥ ⎣ ⎦ ⎢ P31 P32 ⎣ P33 ⎥ ⎢ ΔZ ⎥ ⎦ ⎣ ⎦
- 9. 拘束条件（４次元 p124あたり ） 点が超平面と交差すると以下の式が成り立つ T T U W =0 W = [W 1 W 2 W 3 W 4 W 5] T U = [U1 U 2 U 3 U 4 U5 ] 例：時刻Tを４次元目の値にする T € W = [X Y Z T 1] ：4次元空間中の点 T € U = [A B C D E ] ：4次元空間中の超平面 €€ ４次元空間中における５つの超平面が１点で交差するという５超平面の拘束 € ４次元空間中での拘束条件 det [U Uʹ′ Uʹ′ Uʹ′ʹ′ Uʹ′ʹ′ ] = 0
- 10. ２次元への投影（４次元） • ４次元空間中の点Wを２次元画像上の点xへの投影を考える x ~ PW 定数倍の不定 ⎡ P11 P12 P13 P15 P14 ⎤ T T ⎢ ⎥ W = [W 1 W 2 W 3 W 4 W 5] x = [ x1 x2 x3] P = ⎢P21 P22 P23 P25 P24 ⎥ € ⎢P31 ⎣ P32 P33 P35 P34 ⎥ ⎦ € € €
- 11. ２次元への投影（図例） • ４次元空間中にカメラが５台あるとすると x ~ PW xʹ′ ~ Pʹ′W Ｐ xʹ′ ~ Pʹ′W W x xʹ′ʹ′ ~ Pʹ′ʹ′W xʹ′ʹ′ ~ Pʹ′ʹ′W 超平面
- 12. 直線の逆射影 x • ２次元画像上の を通る直線 を l ４次元空間中に逆射影すると３次元と 同様に超平面になる € € T U=P l Ｐ €
- 13. テンソルで表す • 拘束条件に置き換える det [U Uʹ′ Uʹ′ Uʹ′ʹ′ Uʹ′ʹ′ ] = 0 det [PT l Pʹ′T lʹ′ Pʹ′ T lʹ′ Pʹ′ʹ′T lʹ′ʹ′ Pʹ′ʹ′ T lʹ′ʹ′ ] = 0 テンソル表記 ijklm p q r s t € ε Pi l p Pʹ′j lʹ′ Pk lʹ′Plʹ′ʹ′ lʹ′ʹ′Pmʹ′ lʹ′ʹ′ = 0 q ʹ′ r s ʹ′ t € i=5 ⎡ P11 P12 P13 P15 P14 ⎤ ⎢ ⎥ 同様に p j,k,l,m＝{1,2,3,4,5} Pi = p=3 ⎢P21 P22 P23 P25 P24 ⎥ € ⎢P31 P32 P33 P35 P34 ⎥ ⎣ ⎦ q,r,s,t={1,2,3}
- 14. テンソルで表す • 拘束条件に置き換える det [U Uʹ′ Uʹ′ Uʹ′ʹ′ Uʹ′ʹ′ ] = 0 det [PT l Pʹ′T lʹ′ Pʹ′ T lʹ′ Pʹ′ʹ′T lʹ′ʹ′ Pʹ′ʹ′ T lʹ′ʹ′ ] = 0 テンソル表記 ijklm p q r s t € ε Pi l p Pʹ′j lʹ′ Pk lʹ′Plʹ′ʹ′ lʹ′ʹ′Pmʹ′ lʹ′ʹ′ = 0 q ʹ′ r s ʹ′ t € 縮約されるテンソルは入れ替え可能なので ijklm p q r s t lp lʹ′ lʹ′ lʹ′ʹ′lʹ′ε q r s t ʹ′ Pi Pʹ′j Pk Plʹ′ʹ′ Pmʹ′ = 0 ʹ′ ʹ′ € ５重線形拘束
- 15. ５焦点テンソル • ５焦点テンソルはp,q,r,s,tより3×3×3×3×3の5階のテンソルになる pqrst ijklm p q r s t R =ε Pi Pʹ′j Pk Plʹ′ʹ′ Pmʹ′ ʹ′ ʹ′ 5焦点テンソル €
- 16. 点や直線に関する５重線形拘束 • ４次元空間から２次元画像への投影を行う l=x×y 拡張カメラが５つ存在する場合（５視点幾何） lp = ε pja x j y a lp lʹ′ lʹ′ lʹ′ʹ′lʹ′ʹ′ pqrst = 0 q r s tR lp = ε pja x j a,b,c,d,e={1,2} x i lʹ′ lʹ′ lʹ′ʹ′lʹ′ε pia R pqrst = 0 a q r s t ʹ′ x i xʹ′ j lʹ′ lʹ′ʹ′lʹ′ε piaε qjb R pqrst = 0 ab r s t ʹ′ € € x i xʹ′ j xʹ′ k lʹ′ʹ′lʹ′ε piaε qjbε rkc R pqrst = 0 abc s t ʹ′ € x i xʹ′ j xʹ′ k xʹ′ʹ′l lʹ′ε piaε qjbε rkcε sld R pqrst = 0 abcd t ʹ′ € x i xʹ′ j xʹ′ k xʹ′ʹ′l xʹ′ʹ′ mε piaε qjbε rkcε sld ε tme R pqrst = 0 abcde €
- 17. 点や直線に関する５重線形拘束 • ４次元空間から２次元画像への投影を行う 拡張カメラが５つ存在する場合（５視点幾何） 独立な式の数 lp lʹ′ lʹ′ lʹ′ʹ′lʹ′ʹ′ pqrst = 0 q r s tR 1 x i lʹ′ lʹ′ lʹ′ʹ′lʹ′ε pia R pqrst = 0 a q r s t ʹ′ 2 x i xʹ′ j lʹ′ lʹ′ʹ′lʹ′ε piaε qjb R pqrst = 0 ab r s t ʹ′ € 4 € x i xʹ′ j xʹ′ k lʹ′ʹ′lʹ′ε piaε qjbε rkc R pqrst = 0 abc s t ʹ′ € 8 € x i xʹ′ j xʹ′ k xʹ′ʹ′l lʹ′ε piaε qjbε rkcε sld R pqrst = 0 abcd t ʹ′ € 16 € x i xʹ′ j xʹ′ k xʹ′ʹ′l xʹ′ʹ′ mε piaε qjbε rkcε sld ε tme R pqrst = 0 abcde € 32 €
- 18. ４次元空間中の視点拘束 • ４視点拘束 ijklm p t q r s qrs ε iptε Pi P Pʹ′j Pk Plʹ′ʹ′ = Q m ʹ′ i • ３視点拘束 € ε iptε iqsε ijklm Pip Pm Pʹ′jq Plʹ′sPk r = Tijr t ʹ′
- 19. ４次元空間中の視点拘束 • ４視点拘束 x i xʹ′ j xʹ′ k xʹ′ʹ′lε qjaε rkbε slcQiqrs = 0 abc 8 x i xʹ′ j xʹ′ k lʹ′ʹ′ qjaε rkb Qiqrs = 0 ab sε 4 x i xʹ′ j lʹ′ lʹ′ʹ′ qja Qiqrs = 0 a r sε 2 € € x i lʹ′ lʹ′ lʹ′ʹ′Qiqrs = 0 q r s 1 € € lp lʹ′ lʹ′ lʹ′ʹ′ ipd Qiqrs = 0 d q r sε 2 € € • ３視点拘束 € € x i xʹ′ j xʹ′ kε rka Tijr = 0 a € € 2 x i xʹ′ j lʹ′Tijr = 0 r 1 x i lʹ′ lʹ′ε jqc Tijr = 0 c q r 2 € € lp lʹ′ lʹ′ε ipbε jqc Tijr = 0 bc q r 4 € €
- 20. 多焦点テンソルの計算に必要な最小点数 （３次元空間） カメラの校正⇔３次元点の復元 N個のカメラパラメータの算出 ：11自由度(11DoF) M個の３次元点の復元 ：3自由度(3DoF) 画像 実空間 2MN ≥11N + 3M −15 ２N×M 主観（実空間上に投影するパラメータ） ワールド座標系（３Dof）＋ カメラの位置を射影するカメラ（１２dof）？ １つの点が共通で € カメラ一つにつき２次元分の情報が得られる N焦点テンソル＝N個のカメラ
- 21. 多焦点テンソルの計算に必要な最小点数 （３次元空間） カメラの校正⇔３次元点の復元 N個のカメラパラメータの算出 ：11自由度(11DoF) M個の３次元点の復元 ：3自由度(3DoF) 11N −15 M≥ 2N − 3 N焦点テンソル＝N個のカメラ
- 22. 多焦点テンソルの計算に必要な最小点数 （例） • ２焦点テンソル→７点 N＝２ 11N −15 • ３焦点テンソル→６点 M≥ N＝３ 2N − 3 • ４焦点テンソル→６点 N＝４ €
- 23. 多焦点テンソルの計算に必要な最小点数 （線形解法） • 2焦点(71) i,j={3,3}であるので９個要素が必要だが 実際には定数倍の不定があるので８要素を x i xʹ′ j Fij -‐(71) 線形計算で求めることができる • 3焦点(86) € 一つの点より得られる拘束式の本数は x i xʹ′ j xʹ′ kε rjaε skb Tirs = 0 ab -‐(86) r,s={3,3}であるので線形拘束が９本得られるが、 線形独立であるのはa,b={2,2}の４本しか存在しない ３焦点テンソルはi,r,s={3,3,3}より２７要素あるが、 定数倍の不定があるので２６要素求めれば良い € したがって７点あれば３焦点テンソルを求める事が出来る
- 24. ９本のうちの線形拘束のうち 独立のものが４本しか存在しない理由 （３視点幾何） • 点-‐線-‐線 (86)式より１本の拘束式が取得できる x i lʹ′ lʹ′Tirs = 0 -‐(86) r s • 点-‐点-‐点 この関係の中で点−線−線がいくつ存在するかを考える l1 l l1 l2 € 拘束条件下であるので は の交点を通る直線 l2 l1 l2 つまり、 で表す事ができる。 x € l = αl1 + βl2 € €€ € l €€ € よってxを通る直線のうち線形独立なものは２本しかないので ２×２で４本独立である €
- 25. 必要な最小点数の線形解法 （４視点幾何） p,q,r,s={3,3,3,3}より８１本拘束式が得られるが 線形独立な式は１６本 複数の点から得られる拘束式間にも従属関係がある よってN個の３次元点の像から得られる 線形独立な拘束式は 16N − N C2 ４焦点テンソル は８１の要素数だが定数倍の不定を除いて ８０要素求めれば良い 16N − N C2 ≥ 80 € よって６点以上あれば線形計算で求まる x i xʹ′ j xʹ′ k xʹ′ʹ′lε piaε qjbε rkcε sld Q pqrs = 0 abcd -‐(99)
- 26. 必要な最小点数の線形解法 （４視点幾何） p,q,r,s={3,3,3,3}より８１本拘束式が得られるが 線形独立な式は１６本 複数の点から得られる拘束式間にも従属関係がある nC2本 よってN個の３次元点の像から得られる 線形独立な拘束式は 16N − N C2 ４焦点テンソル は８１の要素数だが定数倍の不定を除いて ８０要素求めれば良い 16N − N C2 ≥ 80 € よって６点以上あれば線形計算で求まる x i xʹ′ j xʹ′ k xʹ′ʹ′lε piaε qjbε rkcε sld Q pqrs = 0 abcd -‐(99)
- 27.
- 28. 補足資料 参照： • 第１６回画像センシングシンポジウム チュートリアルセッションスライド • MulWple View Geometry (Hartley, Zisserman) • コンピュータビジョンー視覚の幾何学ー • An IntroducWon to 3D Computer Vision Techniques and Algorithms
- 29. 斉次座標 • 射影空間＝ユークリッド空間＋無限遠要素 直線→１要素 平面→２要素 ＋１要素 ３次空間→３要素 例 X∞ ⎡ x1 ⎤ ⎡ λx1 ⎤ ⎢ ⎥ 同値 ⎢ ⎥ ˜ x = ⎢ x 2 ⎥ ˜ λx = ⎢ λx 2 ⎥ ⎢ x 3 ⎥ ※x が０でない時 ⎢ λx 3 ⎥ ⎣ ⎦ ３ ⎣ ⎦ € vp ⎡ x ⎤ ⎡ x1 / x 3 ⎤ ⎡ λx1 / λx 3 ⎤ € ⎢ ⎥ = ⎢ € ⎥ = ⎢ ⎥ ⎣ y ⎦ ⎣ x 2 / x 3 ⎦ ⎣λx 2 / λx 3 ⎦ C € x３＝０の時xは無限遠点 vp＝消失点 それ以外はユークリッド平面上の点 € €
- 30. 補足 • ２次元空間の斉次座標 • 直線の方程式 点xは直線l上に存在する 直線lは点xを通る
- 31. 補足 • ３次元空間の斉次座標 • 平面の方程式 点Xは平面S上に存在する 平面Sは点Xを通る
- 32. 補足 • Eddingtonのイプシロンテンソル ⎧ 1 :(I,j,k)から(1,2,3)が偶置換 ⎪ ε ijk = ⎨ −1 :(I,j,k)から(1,2,3)が奇置換 ⎪ ⎩ 0 :(I,j,k)に重複あり ⎧ 1 :(I,j,k)から(1,2,3)が偶置換 ⎪ ε ijk = ⎨ −1 :(I,j,k)から(1,2,3)が奇置換 ⎪ € ⎩ 0 :(I,j,k)に重複あり 例 € ε 312 = 1 1 2 ε132 = −1 1 ε 221 = 0 偶置換 奇置換 重複
- 33. 補足 • テンソルは配列と同じように扱える ０階のテンソル Int a ０次元配列（スカラー） １階のテンソル Int a[i] １次元配列（ベクトル） ２階のテンソル Int a[i][j] ２次元配列（行列のようなもの） ３階のテンソル Int a[i][j][k] ３次元配列 ・ ・ ・ ・ ・ ・
- 34. F行列の算出方法 • ８点法(8point algorithm) 定数倍の不定を |f|=1として解くと一要素分減る ⎡ f11 ⎤ 例 ⎢ ⎥ ⎡ u1u1 ʹ′ v1u1 ʹ′ u1 ʹ′ u1v1 ʹ′ v1v1 ʹ′ v1 ʹ′ u1 ⎡ f ⎤ v1 1⎤⎢ 11 ⎥ ⎡0 ⎤ ⎢ f12 ⎥ ⎢ ⎥ f ⎢ ⎥ ⎢ f13 ⎥ ⎢ ⎥⎢ 12 ⎥ ⎢0 ⎥ ⎢ f13 ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢0 ⎥ ⎢ f 21 ⎥ ⎢ ⎥ f ⎢ ⎥ [uu' vu' u' uv' vv' v' u v 1]⎢ f 22 ⎥ = 0 ×８ ⎢ ⎥⎢ 21 ⎥ ⎢0 ⎥ ⎢ f ⎥ = ⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ 22 ⎥ ⎢0 ⎥ ⎢ f 23 ⎥ ⎢ ⎥ f ⎢ ⎥ ⎥⎢ 23 ⎥ ⎢0 ⎥ ⎢ ⎢ f 31 ⎥ ⎢ f ⎥ 1つのマッチング ⎢ f 32 ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎢u u ⎥⎢ 31 ⎥ ⎢0 ⎥ f ⎢ f 33 ⎥ ⎣ ⎦ ⎣ 8 ʹ′ 8 v 8 uʹ′ 8 uʹ′ 8 u8vʹ′ 8 v 8vʹ′ 8 vʹ′ u8 v 8 1⎥⎢ 32 ⎥ ⎢0 ⎥ 8 ⎦ ⎣ ⎦ ⎢ f 33 ⎥ ⎣ ⎦ € € ヒント： 最小固有値に対応する 特徴点マッチング→u,v：u’,v’既知 固有ベクトル ｆパラメータ
- 35. F行列の算出方法 • しかし、最小二乗法で求めているのでF行列とし ての性質が保たれていないので無理やり出す F行列の性質（理想） →rank2 特異値分解 (singular value decomposiWon) フロベニウスノルムが√２ Fがn×m行列であれば の理由に繋がるのかな？ Uはｎ次直行行列 Vはｍ次直行行列 特異値 （singular value） と置き換えてUとVで挟みなおす
- 36. F行列を精度よく求める • RANSACを使う – F行列を作成する際にマッチングさせた点群の中 から用いた８点以外の点にエピポーラの拘束条 件を適用して評価を行う。この時最もスコアが小 さかったFに決定する。 ８点選ぶ ｗ＝正解数/総数 ｎ＝抽出個数 F行列の算出 ｐ＝nこ全てが正解である確率 ｋ＝繰り返し回数 他の点に適用して評価
- 37. 共変テンソル、反変テンソル • 点の座標は基底ベクトルに対して逆の変換を受ける Z a = [e e 2 e 3 ] ⎡ a1 ⎤ 1 ⎢ 2 ⎥ ⎢a ⎥ 基底ベクトル ⎢a ⎥ 3 a ⎣ ⎦ Y € aベクトル e3 e 2 € e1 = Ea € 点座標 X = EHH −1a 点の座標aに対し ⎡1 ⎤ ⎡0 ⎤ ⎡0 ⎤ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ H−１の変換 e1 = ⎢0 ⎥ e 2 = ⎢1 ⎥ e 3 = ⎢0 ⎥ 基底ベクトルe1,e2,e3に対し ⎢0 ⎥ ⎣ ⎦ ⎢0 ⎥ ⎣ ⎦ ⎢1 ⎥ ⎣ ⎦ € Hの変換
- 38. 補足 x = l1 × l 2 x i = ε ijk l1j lk2 l=x×y lr = ε rja x j y a € €
- 39. ピンホールカメラモデル R Yw Zw € Ow Xc T € x € Xw Oc o = (ox ,oy ) € p € € Z € c Pw € € € Pc € f Yc € hy hx € y € P € € Oʹ′c € € €
- 40. 射影カメラ行列 • 世界座標系の点を画像上に射影する行列 ⎡ f ⎤ ⎢ 0 ox ⎥ ⎡ x uh ⎤ ⎢ hx ⎥ ⎡ R1 −R1T ⎤ p = MP ⎢ ⎥ f ⎢ ⎥ 射影カメラ行列 p = ⎢ y uh ⎥ = ⎢ 0 oy ⎥ ⎢R2 −R2T⎥P ⎢ hy ⎥ ⎢ zuh ⎥ ⎢ ⎣ ⎦ ⎢R −R3T⎥ 0 0 1 ⎥ ⎣ 3 ⎦ 画像の中心を(0,0) ⎢ ⎥ とした座標系 ⎣ ⎦ € 内部パラメータ 外部パラメータ M = MiMe € ⎡ f ⎤ ⎢ h 0 ox ⎥ P = [Pw 1] ⎢ x ⎥ ⎡ R1 −R1T ⎤ f ⎢ ⎥ M i = ⎢ 0 oy ⎥ M e = ⎢R2 −R2T⎥ ⎢ hy ⎥ ⎢ 0 ⎢R3 ⎣ −R3T⎥ 3×4 ⎦ 0 1 ⎥ ⎢ ⎣ ⎥ ⎦ € €