Tredimensionell (3D) Modellbaserad Vision gör det möjligt att använda observerade bildfunktioner för att bestämma pose (dvs. position och attityd) för ett känt 3D-objekt med avseende på kameran (eller alternativt kamerans synvinkel med avseende på modellen) [1]. Kunskapen om objektet som används för att utföra modellbaserad vision är de 3D-platser av framträdande och lätt observerade objektfunktioner, såsom hörn och högkontrastkanter (t.ex. Ytmarkering av sandveckets kanter). Spårning av ett rörligt objekt kan uppnås genom att utföra en sådan vision uppgift på på varandra följande ramar av en bildsekvens. Genom att använda kontinuiteten i objektrörelse som finns i de tätt avgränsade bildrutorna blir spårningsprocessen förenklad, vilket gör det möjligt att genomföra objektspårning i realtid. Genom att notera skillnaden i bildposition mellan de observerade bildegenskaperna och projektionen av 3D-modellens funktioner med modellen i dess nuvarande uppskattade position, kan de nödvändiga små rättelserna till objektet beräknas. De särskilda modellfunktioner som vi använder för att utföra spårning är punkter som ligger på höga kontrastkanter. Projiceringen av dessa kanter in i bilden är lätt att utföra, och motsvarande bildkanter enkelt att lokalisera genom att söka bilden pixlar vinkelrätt mot kanten riktning. Endast den vinkelräta delen av rörelsen söks på grund av bländarproblemet, och det är därför vi behöver kanterna för att vara lokalt raka. De uppmätta förskjutningarna av dessa kanter används för att uppdatera uppskattningen av modellen genom att linearisera de resulterande ekvationerna. För att kanterna ska kunna detekteras måste kanterna vara lokalt raka och oklämda. Rudimentary edge detektion utförs genom att beakta raden av pixlar vinkelrätt mot den modellkant som passerar genom den projicerade styrpunkten, och att hitta pixelpositionen för den största ljusstyrkan lutning längs den raden. I allmänhet kommer den projicerade modellen styrpunkter inte att ligga exakt på de observerade bildkanterna på grund av fel i uppskattningen av objektet utgör på grund av objektets rörelse. Men ramar som fångas vid videohastighet ger fel i objektet pose som är små så att kanterna kan matchas korrekt. Till första ordningen, små förändringar i modellen pose kommer att orsaka bildförskjutningar av de styrpunkter som är linjära i förändringen i pose, och så de vinkelräta avstånden mellan de projicerade styrpunkterna och de observerade bildkanterna varierar linjärt med förändringen i pose. Denna linjäritet gör det möjligt för de små variationer av objektet pose som tjänar till att minimera dessa vinkelräta avstånd att bestämmas genom att lösa en uppsättning samtidiga linjära ekvationer, vilket ger en snabb pose korrigering. Genom att tillämpa den resulterande korrigeringen på pose uppskattningen kan pose uppskattningen snabbt konvergera på rätt objekt pose som efterföljande ramar behandlas. Om objektet rör sig över bilden, kommer ovanstående metod för att uppdatera pose vektorn att producera ett resultat som släpar efter den faktiska pose. Det är fördelaktigt att motverka denna brist genom att förutsäga framåt, eftersom inter-frame rörelse utöver halva längden på raden av pixlar sedan kan tolereras. Denna förutsägelse framåt uppnås mest enkelt genom att använda en position och hastighet tracker, den så kallade alfa-beta tracker [2]. Den grundläggande spåraralgoritm som beskrivs ovan har begränsad användning. De nödvändiga förbättringarna av den grundläggande process som beskrivs ovan är: • att aktivera och inaktivera styrpunkter på lämpligt sätt eftersom objektet attityd varierar, och styrpunkter avslöjas och döljs, • att ignorera styrpunkter på svaga, fel benägna kanter, • att definiera en kant polaritet (dvs. ljus/mörk eller mörk/ljus) så att starka kanter med fel polaritet fångas i sökområdet ignoreras; • att använda profilkanter vars 3D-styrpunkter ändras med objektpose (t.ex. på cylindrar, koner, sfärer etc.); • att förutsäga framåt och att minska variabiliteten i pose uppskattningar genom att använda en Kalman Filtering teknik [3]. Definiera (Cartesian) kamerakoordinatsystemet, som har sitt ursprung vid kamerans pin-hål, Z-axeln som är placerad längs kamerans optiska axel, och X- och Y-axlarna som ligger längs de horisontella (höger) respektive vertikala (nedåt) bildaxlarna. Imaging av punkter i 3D kommer att hanteras genom införande av konceptuellt bildplan beläget på enhetsavstånd framför kamerastifthålet. En punkt vid
Rapid Tracker REF är den första konturbaserade 3D-objektspåraren.
RAPID-A Video Rate Object Tracker
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}