synsvinkelestimater

Synsvinkelestimater refererer til metoder og systemer som anslår synsvinkelen mellom en observatør eller et kamera og et scenebilde. Målet er å fastslå hvilken vinkel som ble brukt til å observere scenen, eller fra hvilken retning kameraet har fanget bildet. Slike estimater brukes i datamaskinvisjon, fotogrammetri, virtuell og utvidet virkelighet, samt i robotikk og overvåkning.

Tilnærmingene varierer og kan baseres på geometriske prinsipper, kalibrering og sensorinformasjon. Vanlige teknikker inkluderer analyse av kjente objekters størrelse og posisjon i bildet, identifikasjon av perspektivlinjer og forsvinningspunkter, samt utnyttelse av parallax mellom flere bilder. I 3D-rekonstruksjon og kameraposisjonsestimering kombineres synsvinkelestimater ofte med Perspective-n-Point-problemet (PnP) eller Structure from Motion (SfM). I VR/AR- og gaze-applikasjoner gir estimatet grunnlag for riktig rendering og interaksjon.

Utfordringer inkluderer usikkerhet i størrelse, okklusjon, varierende belysning og støy i sensorene, samt at alternative vinkelkonfigurasjoner kan gi lignende observasjoner. Robusthet oppnås gjerne gjennom probabilistiske modeller, Kalman-filtre og partikkelfiltre, samt sensorfusjon.

Se også: Perspective-n-Point-problemet, Structure from Motion, gaze estimation, 3D-registrering.