Einsatz und Untersuchung von Analyse durch Synthese Techniken im markerlosen Tracking

我是Kontext“增强现实”的真人，他正在“跟踪”你的位置和东方人的位置和姿势。跟踪-Ergebnisse liefern Methoden der Bildverarbeitung，Wobe Diese in der Regel Nur die Pixel eines Bildes unteruchenen，entsprechende Merkmer Extrahieren andüber die Bildequenz verfolgen，um Schlie？lich die posed der Kamera zu bstimen.凡尔法伦人都有自己的过敏症，他们的生活很幸福，生活在幸福的世界里。在分析合成过程中，我们将看到现有的3D模型。MIT Hilfe von Methoden der Computergraph ik是Bilder des modells auf base von geschätzten Posen Unter Einbeziehung der aktuellen Material-and Lichteigenschaften Generiert。他说：“我不能接受你的建议，我不能接受你的建议。下摆姿势为Schlie？lich Aus der Korpondenz柴油发动机和男式柴油机。我是Rahman Dieses Projektes Sollen Diese Methoden Grundsätzlich Untertersuht and Weterentwickelt Wickelt。我是Vordergrund stehen dabe“胖特征”，也是Merkman，die beder der Darstellung des modells Hoch first siert wen den können，da sie aufgrund von topologischen Informationen(NorMalenDifferenz Benachbarter FläChen)，Beleuchtungsinformationen(Schtenkanten)oder perspecktivischer Darstellung(Abstand Von Linien Im Bild)ALS Merkmal im Bild MIT sehr Hoher Wahrscheinlichkeit wegeder fden können。

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.