A plane-base system for augmented reality
Système de réalité augmentée basé sur l'observation de structures planes:
conception et évaluation
Résumé
Tracking, or camera pose determination, is the main technical challenge innumerous applications in Augmented Reality.
In this work, we consider a plane-based system and we propose various improvements of the system in order to get a better accuracy in pose computation as well as a goo perception of the augmented scenes.
Our contributions are twofold:
- Pose computation processes commonly exhibit some fluctuations and lack of precision in the estimation of the motion parameters which lead to unpleasant
visual impression of the augmented scene. We have proposed to use model selection with nested motion models to reduce fluctuations. This method is efficient and allow the drift to be considerably reduced.
- This work confronts some theoretical camera models to reality and evaluates the suitability of these models for effective augmented reality (AR). It analyses what level of accuracy can be expected in real situations using a particular camera model and how robust the results are against realistic calibration errors.
In this work, we consider a plane-based system and we propose various improvements of the system in order to get a better accuracy in pose computation as well as a goo perception of the augmented scenes.
Our contributions are twofold:
- Pose computation processes commonly exhibit some fluctuations and lack of precision in the estimation of the motion parameters which lead to unpleasant
visual impression of the augmented scene. We have proposed to use model selection with nested motion models to reduce fluctuations. This method is efficient and allow the drift to be considerably reduced.
- This work confronts some theoretical camera models to reality and evaluates the suitability of these models for effective augmented reality (AR). It analyses what level of accuracy can be expected in real situations using a particular camera model and how robust the results are against realistic calibration errors.
L'objectif de la Réalité Augmentée (RA) est d'intégrer des objets virtuels dans des images d'une scène réelle.
Les applications de la RA nécessitent que la scène augmentée soit continuellement mise à jour en fonction des mouvements de la caméra dans la scène.
Il est donc primordial de pouvoir calculer à chaque instant les paramètres de la caméra pour avoir une composition cohérente.
Cependant, les paramètres calculés sont souvent affectés par des fluctuations statistiques, ce qui nuit à l'impression visuelle de la scène augmentée.
Le problème de stabilisation de la caméra a été considéré par Kanatani et Matsuaga qui classifient les déplacements de la caméra par un certain nombre de modèles de mouvement.
Nous avons proposé de poursuivre leurs travaux dans un cadre d'environnements de type multi-planaire et de tester différents critères de sélection de modèles, ce qui a mis en évidence que l'usage de critères impliquant l'information sur la covariance des paramètres calculés améliorait la précision et la robustesse des points de vues calculées.
Idéalement, un système de RA devrait fonctionner dans un environnement sans besoin de préparer la scène.
Dans cette thèse, nous considérons les problèmes du calcul du point de vue et des paramètres intrinsèques de la caméra dans le cadre d'environnements de type mu
lti-planaire.
De telles structures sont très courantes en intérieurs comme en extérieurs et le domaine d'application de nos méthodes est donc assez large.
Nos évaluations expérimentales montrent que les stratégies ici proposées améliorent la précision et la stabilité dans le calcul des paramètres de la caméra et,
par conséquent, la qualité des séquences augmentées.
Les applications de la RA nécessitent que la scène augmentée soit continuellement mise à jour en fonction des mouvements de la caméra dans la scène.
Il est donc primordial de pouvoir calculer à chaque instant les paramètres de la caméra pour avoir une composition cohérente.
Cependant, les paramètres calculés sont souvent affectés par des fluctuations statistiques, ce qui nuit à l'impression visuelle de la scène augmentée.
Le problème de stabilisation de la caméra a été considéré par Kanatani et Matsuaga qui classifient les déplacements de la caméra par un certain nombre de modèles de mouvement.
Nous avons proposé de poursuivre leurs travaux dans un cadre d'environnements de type multi-planaire et de tester différents critères de sélection de modèles, ce qui a mis en évidence que l'usage de critères impliquant l'information sur la covariance des paramètres calculés améliorait la précision et la robustesse des points de vues calculées.
Idéalement, un système de RA devrait fonctionner dans un environnement sans besoin de préparer la scène.
Dans cette thèse, nous considérons les problèmes du calcul du point de vue et des paramètres intrinsèques de la caméra dans le cadre d'environnements de type mu
lti-planaire.
De telles structures sont très courantes en intérieurs comme en extérieurs et le domaine d'application de nos méthodes est donc assez large.
Nos évaluations expérimentales montrent que les stratégies ici proposées améliorent la précision et la stabilité dans le calcul des paramètres de la caméra et,
par conséquent, la qualité des séquences augmentées.