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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.1
- 수록면
- 356 - 365 (10page)
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모바일 증강현실을 구현하기 위해서는 서로 상충되는 특성인 높은 계산 속도와 안정성을 동시에 만족하는 카메라 추적 방법이 마련되어야 한다. 본 논문은 기존의 평면기반 카메라 추적 방법을 속도 및 안정성 면에서 크게 개선한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 평면기반 카메라 추적 방법을 크게 네 가지 관점에서 개선한다. 첫째, 호모그래피를 반복적 갱신을 통해 계산한다. 둘째, 속도지향적인 특징점 추적 기술을 사용한다. 셋째, 군집화에 기반한 고속 특징점 매칭 방법을 도입한다. 넷째, 이웃 프레임간의 상대적 카메라 포즈를 추정하는 방법을 도입한다. 다양한 실험을 통해, 제안된 방법은 기존의 평면기반 카메라 추적 방법의 계산 속도를 37%, 안정성은 10% 정도 개선할 수 있음을 확인했으며, 상용 스마트 폰 상에서 15Hz의 속도로 신뢰도 높은 증강현실을 구현할 수 있었다.
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참고문헌 (11)
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/ / http://www.khronos.org/opengles/
D. G. Lowe / 2004 / Distinctive image features from scaleinvariant keypoints / Int. J. Computer Vision 60 (2) : 91 ~ 110
E. Rosten / 2005 / Fusing points and lines for high performance tracking / Proc. of ICCV : 1508 ~ 1515
E. Rublee / 2011 / ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF / Proc. of ICCV : 2564 ~ 2571
H. Bay / 2008 / Speeded-up robust features (SURF) / Computer Vision and Image Understanding 110 (3) : 346 ~ 359
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H. Bay / 2008 / Speeded-up robust features (SURF) / Computer Vision and Image Understanding 110 (3) : 346 ~ 359
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