Pose estimation for augmented reality: a hands-on survey
2016-05-23
org.kosen.entty.User@298d6348
방준성(hjbang21pp)
분야
정보/통신
개최일
2016
신청자
방준성(hjbang21pp)
개최장소
URL
행사&학회소개
1 INTRODUCTION
2 OVERVIEW OF THE PROBLEM
3 POSE ESTIMATION RELYING ON A 3D MODEL
3.1 Pose estimation from a known 3D model
3.2 Extension to markerless model-based tracking
3.3 Pose from an a priori unknown model: Simultaneous Localization and Mapping
3.4 Registration in the 3D space
4 POSE ESTIMATION FOR PLANAR SCENES
4.1 Motion estimation through points correspondences
4.2 Motion estimation using direct image registration
4.3 Merging various cues to improve localization
5 MATCHING LOW-LEVEL FEATURES
5.1 Fiducial marker detection and localization
5.2 Keypoints matching
5.3 Alternative frameworks
5.4 Chosing the BEST matching techniques
6 CONCLUSION
2 OVERVIEW OF THE PROBLEM
3 POSE ESTIMATION RELYING ON A 3D MODEL
3.1 Pose estimation from a known 3D model
3.2 Extension to markerless model-based tracking
3.3 Pose from an a priori unknown model: Simultaneous Localization and Mapping
3.4 Registration in the 3D space
4 POSE ESTIMATION FOR PLANAR SCENES
4.1 Motion estimation through points correspondences
4.2 Motion estimation using direct image registration
4.3 Merging various cues to improve localization
5 MATCHING LOW-LEVEL FEATURES
5.1 Fiducial marker detection and localization
5.2 Keypoints matching
5.3 Alternative frameworks
5.4 Chosing the BEST matching techniques
6 CONCLUSION
보고서작성신청
증강현실(Augmented Reality: AR) 기술은 카메라로부터 입력되는 현실세계 영상에 가상의 객체들을 삽입한다. 이를 위해, 가상의 객체들을 실시간으로 렌더링하고, 카메라 영상으로부터 추정된 공간 정보를 바탕으로 그 가상의 객체들을 적절한 위치에 배치할 수 있어야 한다. 컴퓨터 비전 기술로 카메라 영상을 이용하여 카메라 위치를 파악하고 그 포즈를 추정할 수 있다. 추천 논문은 비전-기반의 카메라 위치 파악에 대한 주요 기술들과 최근 연구들의 접근법 뿐 아니라 이들에 대한 간단한 예제들을 살펴본다. 추천 논문은 증강현실의 주요 기술들을 이론과 실제 구현 측면에서 정리하고 있어 본 논문을 추천한다.