@article { author = {Mehralian, Mohammad Amin and Soryani, Mohsen}, title = {Estimation of The Location and Orientation of a Camera in Short Image Sequence Using Extended Kalman Filter}, journal = {Journal of Machine Vision and Image Processing}, volume = {5}, number = {2}, pages = {103-113}, year = {2018}, publisher = {Iranian Society of Machine Vision and Image Processing}, issn = {2383-1197}, eissn = {2383-1197}, doi = {}, abstract = {Estimating the camera location and orientation from an image sequence is wildly used in many applications such as Augmented Reality and Robot Navigation. In this paper a new hybrid method is proposed. For this purpose, we apply Extended Kalman Filter to estimate the camera trajectory with 6 degree of freedom. The main difference between the proposed method and other filter-based methods is that in the proposed method, 3D points of the world model have been removed from the state vector and alternatively, Multiple View Geometry methods have been used to initialize the world model without uncertainty. As a result, the complexity of the algorithm, which is one of the shortcomings of the filter-based methods, has been reduced. Computer simulations and experimental results show that the proposed method improves pose estimation compared to PnP methods.}, keywords = {3D Computer Vision,Camera Pose Estimation,Multiple View Geometry,Extended Kalman Filter}, title_fa = {تخمین مکان و زاویه دید دوربین در دنباله محدود تصاویر با استفاده از یک روش مبتنی بر فیلتر کالمن توسعه یافته}, abstract_fa = {استفاده از دنباله تصاویر برای تخمین مکان و زاویه دید دوربین در کاربردهایی چون واقعیت افزوده و ناوبری ربات بسیار مورد توجه قرار گرفته است. در این مقاله از میان رویکردهای موجود برای این منظور یک رویکرد ترکیبی پیشنهاد شده است. ایده اصلی این رویکرد، استفاده از فیلتر کالمن توسعه یافته برای تخمین مسیر حرکت یک دوربین با ۶ درجه آزادی است. تفاوت اصلی الگوریتم پیشنهادی باسایر روش‌های مبتنی بر فیلتر این است که نقاط سه‌بعدی محیط حرکت دوربین از بردار حالت فیلتر حذف شده‌اند و با استفاده از روش‌های مبتنی بر هندسه چنددیدی با قطعیت مقداردهی می‌شوند. با این ایده حجم محاسبات فیلتر کالمن که یکی از نقاط ضعف روش‌های مشابه به شمار می‌آید، کاهش می‌یابد. در نهایت روش ارائه شده با یکی از دقیق‌ترین روش‌های مبتنی بر PnP مقایسه شده است و نتایج آزمایش‌ها نشان می‌دهد که دقت تخمین جابجایی و چرخش بهبود می‌یابد.}, keywords_fa = {بینایی ماشین سه‌بعدی,تخمین موقعیت دوربین,هندسه چنددیدی,فیلتر کالمن توسعه یافته}, url = {https://jmvip.sinaweb.net/article_54562.html}, eprint = {https://jmvip.sinaweb.net/article_54562_faa169f5c252c2481b521315744a5a16.pdf} }