Tensor trifocal

Explorando la profundidad, el movimiento y la estructura en visión por computadora

Fouad Sabry

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Mil Millones De Conocimientos [Spanish] img Link Publisher

Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Informatik, EDV

Description

Qué es el tensor trifocal


Dentro del ámbito de la visión por computadora, el tensor trifocal es una matriz numérica que cuenta con dimensiones de 3×3×3 y abarca todas las relaciones geométricas. que son proyectivos entre las tres perspectivas. Las coordenadas de puntos o líneas coincidentes en tres vistas diferentes se relacionan entre sí mediante este método, que es independiente de la estructura de la escena y se basa únicamente en el movimiento relativo entre las tres vistas, así como en los parámetros de calibración intrínsecos de cada vista. . Como resultado, se puede pensar en el tensor trifocal como la generalización de la matriz fundamental en tres perspectivas diferentes. A pesar de que el tensor está compuesto por 27 elementos, es importante resaltar que sólo 18 de esos elementos son genuinamente independientes.


Cómo te beneficiarás


(I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas:


Capítulo 1: Trifocal_tensor


Capítulo 2: Rank_(linear_algebra)


Capítulo 3 : Trace_(linear_algebra)


Capítulo 4: Análisis_de_componentes_principales


Capítulo 5: Traducción_(geometría)


Capítulo 6: Producto_Kronecker


Capítulo 7 : Valores propios_y_vectores propios


Capítulo 8: Espacio_tridimensional


Capítulo 9: Matriz_fundamental_(visión_computadora)


Capítulo 10: Detección_de_esquinas


(II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre el tensor trifocal.


(III) Ejemplos del mundo real para el uso del tensor trifocal en muchos campos.


Para quién es este libro


Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Tensor Trifocal.


 


 

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Keywords

traza_(álgebra_lineal), tensor_trifocal, Traducción_(geometría), Rango_(álgebra_lineal), Análisis de componentes principales, Valores propios y vectores propios, Kronecker_producto