[计算机科学讲义] 模式识别与计算机视觉 第11256卷（首届中国会议，PRCV 2018，中国广州，2018年11月23-26日，会议录，第一部分）|| 基于空三影像语义约束的大规模运动恢复结构

摘要： 运动恢复结构（SfM）与语义分割是计算机视觉的两个分支。然而此前鲜有方法将二者结合。传统特征检测方法的精度限制了SfM在复杂场景中的应用。随着语义分割研究领域的蓬勃发展，我们能以较小代价获取各特定任务中高置信度的语义信息。本文利用语义分割信息提出提升特征点匹配精度的新方法，并基于语义分割结果中的语义约束，提出带等式约束的新型光束法平差技术。通过挖掘等式约束的稀疏性，证明该约束光束法平差可通过序列二次规划（SQP）高效求解。该方法达到了最先进的精度水平，且通过按语义标签对描述符分组，略微提升了候选匹配速度。此外，本方法展现出语义分割自动标注的潜力。总之，本研究有力验证了SfM与语义分割的相互促进作用。