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문제 정의
- 사실, 본 논문에서는 특징 검출 및 추적을 위해 SURF 를 사용했기 때문에, 호모그래피를 개선하는 횟수를 증가시킬수록 계산 속도가 크게 떨어지는 문제가 있었다. 그러나, 이러한 문제는 고속 특징 검출 및 기술자를 사용함으로써 완화될것으로 판단되며, 본 논문의 목적은 호모그래피를 개선해 줌으로써 떨림 현상이 줄어드는지를 확인하는 데 있었기 때문에, 계산 속도에 대해서는 크게 고려하지 않았다.
- 향후, 다양한 검출자 및 기술자에 대해 제안된 방법의 성능을 검증, 비교할 예정이다. 또한 떨림 현상에 최적인 검출자 및 기술자를 개발하고자 한다.
- 즉, 카메라 영상을 참조 영상으로 역투영(back-projection)시켰을때, 역투영된 영상은 참조 영상과 조금씩 차이를 보이며, 이러한 차이는 시간적으로 계속 변한다. 본 논문에서는 이러한 떨림 현상 문제를 보완하기 위해 역투영된 영상과 참조 영상 사이의 미소(infinitesimal) 호모그래피를 구해서 원래의 카메라 영상과 참조 영상 사이의 호모그래피를 갱신해줌으로써, 정확한 카메라 추적이 가능하도록 유도하고 떨림 현상을 해소하는 방법을 제안한다.
- 본 논문에서는 평면 추적 기반 카메라 추적에서 떨림 현상을 줄이기 위해 참조 영상과 카메라 영상 사이의 호모그래피를 반복적으로 개선해 주는 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 이용함으로써, 특징 검출 및 기술 단계에서 다소의 에러가 발생하더라도 강건하게 카메라 포즈를 추정하는 것이 가능하였으며, 결과적으로 떨림 현상을 크게 줄일 수있었다.
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