Einsatz und Untersuchung von Analyse durch Synthese Techniken im markerlosen Tracking

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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.