Kantendeskriptoren im Kontext des modellbasierten Trackings

Betreuer: Prof. Dr. Stefan Müller, Anna Katharina Hebborn

Beschreibung

Der Grundgedanke von Augmented Reality ist virtuelle Informationen mit dem realen Sichtfeld des Betrachters oder einer Kamera zu überlagern. Ein Kernproblem bei der Realisierung von Augmented Reality Systemen stellt das sogenannte Tracking dar. Es stellt sich immer wieder die Herausforderung, die Position und Orientierung der Kamera – die sogenannte Kamerapose – in der realen Umgebung zu ermitteln.

Modellbasierte Trackingansätze nutzen 3D-Modelle – beispielsweise von einem statischen Objekt in der Umgebung – als Referenz. Mit Hilfe des 3D-Modells können Merkmale, wie Kanten oder Punktmerkmale, des Kamerabildes 3D-Informationen zugeordnet werden. Diese Korrespondenzen bilden die Basis zur Schätzung der Kamerapose.


Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Kantendeskriptors, der eine eindeutige Zuordnung einer 3D-Kante des Modells zu einer 2D-Kante im Kamerabild ermöglicht. Hierzu soll einerseits das Vorwissen des Modells und andererseits die Bildsequenzen zur Laufzeit des Trackings genutzt werden. Des Weiteren besteht die Möglichkeit neben dem gegebenen 3D-Modell eine geeignte Repräsentationsform zur Realisierung des Trackings zu entwickeln.

Schwerpunkte

  • Recherche zu kantenbasierten Trackingmethoden

  • Recherche zu Kantendeskriptoren

  • Konzeption und Entwicklung eines Kantendeskriptors 

  • Konzeption und Entwicklung einer geeigneten Repräsentationsform (optional)

  • Realisierung und Evaluierung des Trackings

 

Bei Interesse vereinbart einfach einen Termin http://doodle.com/ahebborn.