Einsatz und Untersuchung von Analyse durch Synthese Techniken im markerlosen Tracking

通过综合技术进行分析在无标记跟踪中的使用和研究

• 批准号: 137604469
• 负责人: Professor Dr.-Ing. Stefan Müller
• 金额: --
• 依托单位: Institut für Computervisualistik
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2009
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2008-12-31 至 2012-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/137604469?language=en
• 关键词: Einsatz; und; Untersuchung; von; Analyse

Im Kontext „Augmented Reality“ versteht man unter „Tracking“ vor allem die Bestimmung der Position und Orientierung (Pose) eines Betrachters, mit dem Ziel, Informationen lagerichtig in dessen Sichtfeld einzublenden. Die präzisesten Tracking-Ergebnisse liefern Methoden der Bildverarbeitung, wobei diese in der Regel nur die Pixel eines Bildes untersuchen, entsprechende Merkmale extrahieren und über die Bildsequenz verfolgen, um schließlich die Pose der Kamera zu bestimmen. Diese Verfahren haben allerdings noch eine Reihe von Problemen, da der Bildentstehungsprozess nur sehr bedingt oder sehr vereinfacht betrachtet wird. Einen interessanten Ansatz bilden die neuen Strategien der Analyse durch Synthese, wobei von der Existenz eines 3D-Modells ausgegangen wird. Mit Hilfe von Methoden der Computergraphik werden Bilder des Modells auf Basis von geschätzten Posen unter Einbeziehung der aktuellen Material- und Lichteigenschaften generiert. Die Merkmale werden auf dem synthetisch erzeugten Bild genauso detektiert, wie auf dem aktuellen Kamerabild. Die Pose wird schließlich aus der Korrespondenz dieser Merkmale geschätzt. Im Rahmen dieses Projektes sollen diese Methoden grundsätzlich untersucht und weiterentwickelt werden. Im Vordergrund stehen dabei „Fat Features“, also Merkmale, die bei der Darstellung des Modells hoch priorisiert werden können, da sie aufgrund von topologischen Informationen (Normalendifferenz benachbarter Flächen), Beleuchtungsinformationen (Schattenkanten) oder perspektivischer Darstellung (Abstand von Linien im Bild) als Merkmal im Bild mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit wieder gefunden werden können.

在本文中，“增强现实”是指“跟踪”，它主要用于位置和方位（姿态）的确定，包括Ziel，Informationen lagerichtig in dessen Sichtfeld einzublenden。该实用的图像跟踪方法，在规则中只使用像素图像，并在图像序列中引入额外的Merkmale和更好的图像序列，从而使摄影机的姿态更好。这一过程还带来了一个问题，在教育过程中，只有最基本的或最基本的问题。一个有趣的例子是通过合成分析的新方法，我们将使用一个3D模型。计算机图形学方法韦尔登提供了一种基于几何位置的材料和光致发光模型。《商业韦尔登》在综合性的图片中被广泛使用，就像在《骆驼祥子》中一样。这个姿势是由这个德国人的回应造成的。In Rahmen dieses Projektes sollen diese Methoden grundsätzlich untersucht und weiterentwickelt韦尔登. Im Vordergrund stehen dabei“Fat Features”，也叫Merkmale，die bei der Darstellung des Models hoch priorisiert韦尔登können，da sie aufgrund von topologischen Informationen（Normalendfferenz benachbarter Flächen），Beleuchtungsinformationen（Schattenkanten）oder perspektivischer Darstellung（Abstand von Linien im Bild）als Merkmal im Bild mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit wieder gefunden韦尔登knen.