Geri Dön

Model-based camera tracking for augmented reality

Artırılmış gerçeklik için model tabanlı kamera takibi

  1. Tez No: 374363
  2. Yazar: AYTEK AMAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR GÜDÜKBAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. Markerless augmented reality applications

    İşaretçisiz eklenmiş gerçeklik uygulamaları

    FESİH KESKİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnadolu Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER NEZİH GEREK

  2. SERU ÜRETİM KONTROLÜ İÇİN GERÇEK ZAMANLI GÖRÜNTÜ İŞLEME SİSTEMİ TASARIMI MODEL ÖNERİSİ

    A PROPOSAL OF REAL TIME IMAGE PROCESSING SYSTEM DESIGN MODEL FOR SERU PRODUCTION CONTROL

    MERVE ŞİŞCİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Profesör Doktor. ORHAN TORKUL

    Doç. Dr. İHSAN HAKAN SELVİ

  3. Markerless matching and pose estimation from 3D models for augmented reality applications

    Artırılmış gerçeklik uygulamaları için 3 boyutlu modellerden işaretleyicisiz eşleştirme ve poz kestirimi

    ZEYNEP MİRAY ERTUNÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Jeodezi ve FotogrametriHacettepe Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT DURMAZ

  4. Artırılmış gerçeklik tabanlı gerçek zamanlı sanal takı deneme sisteminin geliştirilmesi

    Development of a real-time augmented reality-based virtual jewelry try-on system

    ŞEVVAL İMRE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TURGUT ÖZSEVEN