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Auteur Steven M. Seitz |
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Titre : A comparison and evaluation of multi-view stereo reconstruction algorithms Type de document : Article/Communication Auteurs : Steven M. Seitz, Auteur ; Brian Curless, Auteur ; et al., Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2006 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : CVPR 2006, IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 17/06/2006 22/06/2006 New York New-York - Etats-Unis Proceedings IEEE Importance : pp 519 - 528 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] reconstruction d'imageRésumé : (auteur) This paper presents a quantitative comparison of several multi-view stereo reconstruction algorithms. Until now, the lack of suitable calibrated multi-view image datasets with known ground truth (3D shape models) has prevented such direct comparisons. In this paper, we first survey multi-view stereo algorithms and compare them qualitatively using a taxonomy that differentiates their key properties. We then describe our process for acquiring and calibrating multiview image datasets with high-accuracy ground truth and introduce our evaluation methodology. Finally, we present the results of our quantitative comparison of state-of-the-art multi-view stereo reconstruction algorithms on six benchmark datasets. The datasets, evaluation details, and instructions for submitting new models are available online at http://vision.middlebury.edu/mview. Numéro de notice : C2006-025 Affiliation des auteurs : non IGN Autre URL associée : IEEE Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication DOI : 10.1109/CVPR.2006.19 Date de publication en ligne : 05/07/2006 En ligne : https://vision.middlebury.edu/mview/seitz_mview_cvpr06.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96531