Lollypop: 参照ターゲットによるカメラ・モーションキャプチャ間キャリブレーション検証
Lollypop: Camera-to-Motion-Capture Calibration Verification with a Reference Target
ArUcoマーカーとモーションキャプチャマーカーを組み合わせた参照ターゲットを提案し、キャリブレーションの独立検証を可能にした。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Tianyi Liu, Kevin Harris, Mihika Dave, Kun He
分類: cs.CV
原文アブストラクト
Camera-to-motion-capture (mocap) calibration is essential for using mocap as ground truth in robotics, AR/VR, and other computer vision tasks. However, the calibration can drift after deployment, while calibration residuals and visual inspection provide limited independent verification. We present Lollypop, a fiducial-mocap reference target for independent calibration verification. The target couples an ArUco fiducial with a mocap marker constellation so the visual center and tracked centroid represent the same physical point. Given a candidate calibration, verification projects the mocap point into the image and measures its disagreement with the detected fiducial center. Experiments show sub-pixel nominal error, sensitivity to controlled extrinsic perturbations, and increasing error during an illustrative mixed-handling sequence.