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Taking a Deeper Look at the Inverse Compositional Algorithm
1 2 1 1 2
Zhaoyang Lv , Frank Dellaert James M. Rehg Andreas Geiger
1Georgia Institute of Technology, Atlanta, United States
2Autonomous Vision Group, MPI-IS and University of Tu¨bingen, Germany
{zhaoyang.lv, rehg}@ frank.dellaert@ andreas.geiger@tue.mpg.de
1
denote the warped tem te and image, respectively , the
Lucas-Kanade objective can be stated as follows
In this paper, we provide a modern synthesis of the clas- 2
sic inverse compositional algorithm for dense image align- min kI(ξ) − T(0)k 2 (1)
ξ
ment. We first discuss the assumptions made by this well-
established technique, and subsequently propose to relax where I(ξ) denotes image I transformed using warp param-
these assumptions by orporating data-driven priors into eters ξand T(0) = T denotes the original tem te.
this model. More specifically, we unroll a robust version o Minimizing ( 1) is a non-linear optimization task as the
f
the inverse compositional algorithm and re ce multiple image I depends non-l
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