$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

증강현실을 위한 실시간 마커리스 3차원 객체 추적
Realtime Markerless 3D Object Tracking for Augmented Reality 원문보기

한국항행학회논문지 = Journal of advanced navigation technology, v.14 no.2 = no.41, 2010년, pp.272 - 277  

민재홍 (한국항공대학교 정보통신공학과) ,  이슬람 모하마드 카이툴 (한국항공대학교 정보통신공학과) ,  폴 안잔 쿠마 (한국항공대학교 정보통신공학과) ,  백중환 (한국항공대학교 정보통신공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

증강현실은 실세계의 정보와 가상의 정보를 연결시키기 위한 매개체가 요구되며, 이러한 매개체를 지속적으로 추적 인식하는 기술을 필요로 한다. 이러한 기술 중에 마커를 이용한 광학 트랙킹이 주류를 이루고 있으나 마커를 부착하는 과정이 불편하고 오래 걸리므로 최근에는 마커리스 트랙킹 기법이 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 2차원 평면 즉 동일평면상의 특징점들을 트랙킹하는 방법이 아닌3차원 객체에 대한 특징점을 추출하여 실시간으로 트랙킹하는 방법을 제안한다, SURF(Speed Up Robust Features)를 이용하여 특징점을 추출하고 이를 POSIT(Pose Object System for Iteration) 알고리즘으로 3차원 객체의 회전과 이동정보를 얻어 실시간으로 객체를 추적한다. 추적 실패시 실시간으로 재추적이 가능하도록 빠른 특징점 추출과 매칭을 통하여 트랙킹에 적합한 특징점을 선택하여 객체의 위치와 회전 정보를 얻어 객체를 실시간으로 추적 및 재표현 하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

AR(Augmented Reality) needs medium between real and virtual, world, and recognition techniques are necessary to track an object continuously. Optical tracking using marker is mainly used, but it takes time and is inconvenient to attach marker onto the target objects. Therefore, many researchers try ...

주제어

#SURF   #POSIT   #Markerless Object Tracking   #Augmented Reality  

참고문헌 (6)

  1. 김용훈, 이수웅, 이준석, 노경희. "혼합현실 기반 이러닝 기술동향", 전자통신동향분석 제24권 제1호, Feb. 2009 

  2. G. Klein and D. Murray, "Parallel Tracking and mapping for Small AR Workspaces", 6th IEEE and ACM International Symposium on In Mixed and Augmented Peality, pp. 225-234, Jun. 2008. 

  3. H. Bay, A. Ess, T. Tuytelaars, and L. Gool, "SURF: Speeded Up Robust Features", Computer Vision and Image Understanding (CVIU), Vol. 110, No. 3, pp. 346-359, Sept. 2008. 

    상세보기 crossref

  4. D. Dementhon and L. Davis, "Model-based object pose in 25 lines of code", International Journal of Computer Vision, Vol. 15 No. 1-2, pp. 123-141, Jun. 1995. 

    상세보기 crossref

  5. G. Panin and A. Knoll, "Fully Automatic Real-Time 3D Object Tracking using Active Contour and Appearance Models", Journal of Multimedia, Vol. 1, No. 7, Nov/Dec. 2006. 

  6. B. Lucas and T. Kanade, "An Iterative Image Registration Technique with an Application to Stereo Vision," In International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp. 674-679, 1981. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로