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스마트폰 카메라의 이동 위치 추정 기술 연구
A Study on Estimating Smartphone Camera Position 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.21 no.6, 2021년, pp.99 - 104  

오종택 (한성대학교 전자트랙) ,  윤소정 (한성대학교 컴퓨터공학부)

초록
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스마트폰과 같은 단안 카메라를 이용하여 이동 궤적을 추정하고, 주변 3차원 영상을 구성하는 기술은 실내 위치 추정뿐만 아니라 메타버스 서비스에서도 핵심이다. 이 기술에서 가장 중요한 것은 이동하는 카메라 중심의 좌표를 추정하는 것인데, 본 논문에서는 기하학적으로 이동 거리를 추정하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 첫 번째와 두 번째 사진으로 3차원 물체점의 좌표를 구하고, 첫 번째와 세 번째 사진의 일치되는 특징점을 이용하여 이동 거리 벡터를 구한 후에, 세 번째 카메라의 원점 좌표를 이동하며 3차원 물체점과 세 번째 사진의 특징점이 일치되는 위치를 구한다. 실제 연속적인 영상 데이터에 적용하여 그 가능성과 정확성이 검증되었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The technology of estimating a movement trajectory using a monocular camera such as a smartphone and composing a surrounding 3D image is key not only in indoor positioning but also in the metaverse service. The most important thing in this technique is to estimate the coordinates of the moving camer...

주제어

#camera pose   #indoor position   #metaverse   #monocular camera   #visual odometry  

표/그림 (6)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 새로운 방식의 기하학적 방법으로 카메라의 이동 거리를 추정하는 방식이 제안되었다. 기본 행렬(Essential Matrix) 를 이용하여 카메라 중심에 대한 회전 각도를 구하고, 또한 카메라 중심의 이동 방향을정확이 알 수 있는 점에 착안하였다.
  • 본 논문에서는 카메라 중심의 이동 거리 또는 이동 위치를 계산하는 새로운 방식을 제안한다. 이 방식은 기하학적으로 이동 위치를 구하는 방식으로 카메라 중심들이 동일 평면상(coplanar)이거나 동일 선상(colinear)에 있어도 적용이 가능하며, 3차원 물체의 점들이 동일 평면상에 있어도 사용할 수 있다.
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참고문헌 (13)

  1. Raul Mur-Artal, Jose Maria Martinez Montiel, Juan D. Tardos, "ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM System", IEEE Tr. Robotics, Vol. 31, No. 5, pp. 1147-1163, Aug. 2015. 

    상세보기 crossref

  2. Huangying Zhan, Chamara S. Weerasekera, Jia-Wang Bian, Ian Reid, "Visual Odometry Revisited: What should be learnt?", IEEE Int. Conf. Robotics & Automation, pp. 4203-4210, May 2020. DOI: 10.1109/ICRA40945.2020.9197374 

    crossref

  3. Daeyun Shin, Zhile Ren, Erik B. Sudderth, Charless C. Fowlkes, "Multi-layer Depth and Epipolar Feature Transformers for 3D Scene Reconstruction", IEEE/CVF Conf. Comp. Vision & Pattern Recog. Workshops, pp. 39-43, 2019. 

  4. Keunyoung Jung, Jongtaek Oh, "A Study on the Estimation of Smartphone Movement Distance using Optical Flow Technology on a Limited Screen", J. Inst. Internet, Broadcast. Comm., Vol. 19, No. 4, pp. 71-76, Aug. 2019. 

  5. Huan Li, Mingyang, Byung H. Kim, Anastasios I. Mourikis, "Real-time Motion Tracking on a Cellphone using Inertial Sensing and a Rolling-shutter Camera", IEEE Int. Conf. Robotics & Automation, pp. 4712-4719, May 2013. DOI: 10.1109/ICRA.2013.6631248 

    crossref

  6. Cesar Debeunne, Damien Vivet, "A Review of Visual-LiDAR Fusion based Simultaneous Localization and Mapping", Sensors, Vol. 20, No. 7, p. 2068, 2020. doi.org/10.3390/s20072068 

    상세보기 crossref

  7. Richard Hartley, Andrew Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision, 2E, Cambridge University Press, 2004. 

  8. Long Quan, Zhongdan Lan, "Linear N-point Camera Pose Determination", IEEE Tr. Pattern Analysis Machine Intelligence, Vol. 21, No. 8, pp. 774-780, 1999. 

    상세보기 crossref

  9. David Nister, "An Efficient Solution to the Five-point Relative Pose Problem", IEEE Tr. Pattern Analysis Machine Intelligence, Vol. 26, No. 6, pp. 756-770, 2004. 

    상세보기 crossref

  10. Kenichi Kanatani, Yasuyuki Sugaya, Yasushi Kanazawa, Guide to 3D Vision Computation, Springer, 2016. 

  11. Adrian Kaehler, Gary Bradski, Learning OpenCV 3, O'Reilly, 2017. 

  12. David Nister, Henrik Stewenius, "A Minimal Solution to the Generalised 3-point Pose Problem", J. Math. Imaging Vision, Vol. 27, No. 1, pp. 67-79, 2007. 

    상세보기 crossref

  13. Mi Tian, Qiong Nie, Hao Shen, "3D Scene Geometry-aware Constraint for Camera Localization with Deep Learning", IEEE Int. Conf. Robotics Automation, pp. 4211-4217, Aug. 2020. DOI: 10.1109/ICRA40945.2020.9196940 

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