- …
- …
#542
summarized by : QIUYUE
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．
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．
- …
- …