39 Trots den ökande förfiningen av förstärkt verklighetsspårningsteknik konstaterar en nyligen genomförd undersökning av AR att "tracking in un prepared lifes förblir en enorm utmaning". 1 Även kamerabaserad spårning för AR-miljöer med hjälp av fiktiva (referens) markörer har varit mycket framgångsrik, 2 det finns många scenarier där vi kanske vill lägga till virtuellt innehåll utan att förbereda miljön genom att infoga konstgjorda markörer. Ett prototypiskt exempel är märkning av geografiska funktioner för navigering i en utomhus-AR-miljö. Här måste vi spåra kameran med hjälp av naturliga scenfunktioner ensam. Tidigare har man tagit itu med detta problem i ett av två tydligt olika tillvägagångssätt. Den geometriska metoden rekonstruerar den fullständiga 3D-kamerarörelse baserad på matematiska begränsningar mellan funktionspositioner i flera bilder. Till exempel är den grundläggande matrisen en algebraisk enhet som förkroppsligar informationen om kamerarörelser mellan två ramar av samma statiska scen. (Se litteraturen om den grundläggande matrisberäkningen-och den efterföljande extraktionen av rörelseparametrar-särskilt Hartley och Zissermans teorigenomgång. 3 ) Kommersiella filmstudior använder vanligtvis dessa och liknande metoder för att införa datorgrafik i filmsekvenser. Sådana algoritmer är dock olämpliga för tillämpningar i realtid. Dessa metoder, som i allmänhet måste batch-behandla hela datasekvensen på en gång (en operation som kallas global bunt justering), är alltför tidskrävande för interaktiva applikationer. Den andra metoden för att spåra naturliga fenomen är bildbaserad. I stället för att uppskatta den fullständiga 3D-kamerarörelse, kameraspår och etiketter funktioner över en sekvens av bilder genom att mäta 2D-bild rörelse. Sådana "optiska flödesmetoder" är snabbare än den geometriska metoden, men eftersom de inte kan uppskatta 3D-kamerarörelser kan de inte användas för att introducera 3D-förstärkningar i scener. Dessutom är optisk-flöde spårning instabil och kräver tung legalisering för att producera en rimlig lösning. Vi erbjuder en mellanliggande strategi vi utvecklat för spårningsproblem som omfattar fördelarna med både geometrisk och bildbaserad spårning. Vi tillämpar denna teknik på fall där funktioner positioner i angränsande ramar av en bildsekvens är relaterade till en homografi, eller projektiv omvandling. Vi beskriver denna transformations beräkning och demonstrerar flera tillämpningar. Först använder vi en förstärkt anslagstavla för att förklara hur en homografi, mellan två bilder av en planar scen, helt bestämmer de relativa kamerapositionerna. För det andra visar vi att homografin också kan återställa rena kamera rotationer, och vi använder detta för att utveckla en utomhus AR spårningssystem. För det tredje använder vi systemet för att mäta huvudrotation och bilda en enkel virtual reality (VR)-spårningslösning till låg kostnad. En homografi är en en-till-en kartläggning mellan två bilder, som definieras av endast åtta parametrar. Denna modell beskriver exakt bildrörelse mellan två bilder i en videosekvens när jag kameran rörelse är ren rotation, eller jag kameran tittar på en plan scen. Vanligtvis beror funktionens förskjutning mellan två bilder på både kamerans rörelse och kamerans avstånd från funktionen. En enkel parameteriserad kartläggning är därför inte möjlig. Under många omständigheter representerar homografin dock en god approximation av det sanna bildflödet, särskilt när bildstrukturen är nära planar, eller kamerans rörelse är liten och scenens struktur är mestadels avlägsen. Ett antal tidigare system har tillämpat denna information. Till exempel, Uenohara och Kanades 4 system uppnår medicinsk bild registrering baserat på fem coplanar punkter. Deras system är dock ofördelaktigt
REF studerade planar spårning för program med förstärkt verklighet.
Augmented Reality Camera Tracking with Homographies
{'venue': 'IEEE Computer Graphics and Applications', 'journal': 'IEEE Computer Graphics and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}