Model-based camera tracking for augmented reality
Artırılmış gerçeklik için model tabanlı kamera takibi
- Tez No: 374363
- Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR GÜDÜKBAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
Artırılmış gerçeklik (AG), gerçek ortamların sanal nesnelerle zenginleştirilmesidir. AG kullanıcı deneyimi ve etkileşimini geliştirmek için çeşitli şekillerde kullanılmaktadır. Eğitim uygulamaları, mimari görselleştirmeler, askeri eğitim senaryoları ve eğlence amaçlı uygulamalar çoğu zaman daha gerçekçi bir tecrübe yaşatmak amacıyla artırılmış gerçeklik yöntemleriyle desteklenir. Taşınabilir cihazların gelişmesi ve ucuzlamasıyla birlikte bu tarz uygulamalar oldukça yaygın hale gelmiştir. Daha doğal AG tecrübesi yaşatmak adına dışsal kamera parametrelerinin hatasız, güvenilir ve hızlı bir biçimde hesaplanması gerekir. Böylece, sanal nesneler gerçek ortam görüntülerinin üzerine isabetli bir şekilde yerleştirilebilir. Dışsal kamera parametrelerinin gerçek zamanlı tespiti zordur. Birçok kamera takip çatısında, kamera parametrelerinin hesaplanması için temel yöntem olarak görsel takip algoritmaları kullanılmaktadır. Görsel takip sistemlerinde anahtar nokta ve kenar özellikleri poz hesabı için sıkça kullanılır. Zengin kaplamalı ortamlarda anahtar nokta tabanlı metotlar iyi sonuçlar vermektedir ve yaygınca kullanılmaktadır. Buna karşılık, kenar tabanlı takip yöntemleri geometri bakımından zengin fakat kaplama açısından zengin olmayan ortamlarda daha çok tercih edilir. Kenar tabalı takip yöntemiyle yapılan poz hesabı genel olarak model kenarlarında belirlenen kontrol noktalarını kullanır. Hatasız takip için bu noktaların görünürlüğü doğru bir şekilde hesaplanmalıdır. Kontrol noktalarının görünürlüğünün belirlenme süreci hesaplama açısından masraflıdır. Kontrol noktalarının görünürlüğünü önceden hesaplayarak kenar tabanlı takip yönteminin hesaplama masrafını düşürmek için bir yöntem öneriyoruz. Bu amaçla, ön işleme aşamasında dünya koordinat düzleminde belirlenmiş kalıcı kontrol noktaları kullanmaktayız. Ek olarak, kalıcı kontrol noktalarının ekranda daha düzenli dağılımını sağlayabilmek adına daha isabetli olan uyarlanabilir bir izdüşüm yöntemi kullanıyoruz. Önerdiğimiz algoritmanın performans ve kalitesini ölçmek için kamera takipçimizi çeşitli ortamlarda test ettik. Önceden işlenmiş görünürlük değerleri, takip kalitesinden ödün vermeden sabit zamanlı görünürlük hesabını mümkün kılmıştır. Geliştirdiğimiz AG çatısı kullanıcı etkileşimi bulunan bir uygulamayla sunulmuştur. Bahsi geçen uygulama çatısı, yaygın olarak kullanılan ticari bir oyun motoru için geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Augmented reality (AR) is the enhancement of real scenes with virtual entities. It is used to enhance user experience and interaction in various ways. Educational applications, architectural visualizations, military training scenarios and pure entertainment-based applications are often enhanced by augmented reality to provide more immersive and interactive experience for the users. With hand-held devices getting more powerful and cheap, such applications are becoming very popular. To provide natural AR experiences, extrinsic camera parameters (position and rotation) must be calculated in an accurate, robust and efficient way so that virtual entities can be overlaid onto the real environments correctly. Estimating extrinsic camera parameters in real-time is a challenging task. In most camera tracking frameworks, visual tracking serve as the main method for estimating the camera pose. In visual tracking systems, keypoint and edge features are often used for pose estimation. For rich-textured environments, keypoint-based methods work quite well and heavily used. Edge-based tracking, on the other hand, is more preferable when the environment is rich in geometry but has little or no visible texture. Pose estimation for edge based tracking systems generally depends on the control points that are assigned on the model edges. For accurate tracking, visibility of these control points must be determined in a correct manner. Control point visibility determination is computationally expensive process. We propose a method to reduce computational cost of the edge-based tracking by preprocessing the visibility information of the control points. For that purpose, we use persistent control points which are generated in the world space during preprocessing step. Additionally, we use more accurate adaptive projection algorithm for persistent control points to provide more uniform control point distribution in the screen space. We test our camera tracker in different environments to show the effectiveness and performance of the proposed algorithm. The preprocessed visibility information enables constant time calculations of control point visibility while preserving the accuracy of the tracker. We demonstrate a sample AR application with user interaction to present our AR framework, which is developed for a commercially available and widely used game engine.
Benzer Tezler
- User tracking methods for augmented reality applications in cultural heritage
Başlık çevirisi yok
GAZİ ERKAN BOSTANCI
Doktora
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversity of EssexDR. ADRIAN F. CLARCK
- Markerless augmented reality applications
İşaretçisiz eklenmiş gerçeklik uygulamaları
FESİH KESKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnadolu ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER NEZİH GEREK
- Sequential Monte Carlo localization using bluetooth low-energy beacons
Bluetooth düşük-enerji işaretçileri ile ardışıl Monte Carlo konumlaması
FAHRİ SERHAN DANİŞ
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEM ERSOY
PROF. DR. TAYLAN CEMGİL
- Model based three dimensional hand posture recognition for hand tracking
Model tabanlı üç boyutlu el şekli tanıma
AYŞE NAZ ERKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE AKARUN
