#542
summarized by : QIUYUE
Privacy Preserving Image-Based Localization

どんな論文か?

現在の3Dローカライゼーションシステムはシーンの点群を保存し,それを利用してカメラ位置姿勢を推定.このようなプロセスに対しシーンの情報が漏れる危険がある.この文章でシーンのrepresentationを点群から3D line cloudに設定。Line cloudを使用して画像の復元を困難にした上,点群と同様にロバストで正確なカメラ姿勢推定できる.
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新規性

初のprivacy preservingな3D scene representation及び3D localization手法の提案.提案の3D scene representationから3D シーンの復元が困難なので,重要な3D情報を保護できる.また,提案のscene representationから同様にカメラの位置推定ができる.

結果

室内室外シーンを含んだ15個のデータセットで提案手法と従来の点群ベースの3D-3Dおよび2D-3D correspondenceの精度とrecalを評価した.点群ベースの従来手法のパフォーマンスが比較的に良いが,提案手法との差が大きくない.また,実行時間的にも点群ベースの手法が速いが、提案手法でもリアルタイムで実行可能.

その他(なぜ通ったか?等)

Privacy Preservingなローカライゼーション技術の提案.Privacy Preservingが実環境アプリケーションにはかなり重要.