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      監控干擾器對鏡頭的嗅探功能

          在本文中,我們提出了一個新的簡單程序來計算相機攝像頭的焦距。該方法基于僅放大和縮小一個點。當一對不同焦距的圖像上只有兩個點可用時,同樣的方法允許計算主點。實驗結果表明,該方法與經典的全標定方法一樣準確。此外,它在干擾器增強現實中的應用產生了比考慮簡單針孔模型時更精確的結果。

          我們提出了一種新的方法,用于從一組3D到2D的點對應估計相機的姿態和監控焦距。與其他方法相比,我們的方法不僅比現有的閉式解更精確,而且比迭代解更快、更精確。我們的方法受到了EPnP算法的啟發,EPnP算法是最近針對校準案例的O(n)解決方案。然而,我們發現,考慮焦距作為一個額外的未知因素,使得原始方法的線性化和重新線性化技術使屏蔽器不再有效,尤其是在大量噪聲的情況下。

          我們提出了新的方法來繞過這個限制,稱為窮舉線性化和窮舉再線性化,它們以封閉形式對解空間進行了監控攝像頭系統的探索。該方法在真實數據和合成數據上都進行了評估,我們的結果表明,除了產生精確的焦距估計外,檢索到的攝像機姿態幾乎與使用EPnP計算的姿態一樣精確,EPnP干擾器假設攝像機經過校準。
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