モバイル・デバイスの為の高速度なAugmented Reality 用マーカ認識システム

【シンガポール国立大学】 西野 裕樹(スーパークリエイター)

形状自由でデザイン性の高いARマーカ

「わかる」マーカ

既存の多くの AR 用マーカでは見た目ではどんな情報やサービスが結びついているかわからない場合が多くあります。
また、パターン ・ マッチングなどの手法を用いて意味のある図像を利用出来るものもありますが、形状が四角に限定されていたり、
決まった形状の枠線が必要などのデザイン上の制限があります。
このような、デザイン上の制約は、ヘッドマウント ・ ディスプレイなどを用いず、携帯のカメラなどを用いて様々な場所でシステムを
利用できる場合に、大きな問題となります。
マーカが必要なサービスと結びついているか分からないのにいちいちアプリケーションを起動しなければならなかったり、環境に
そぐわない形状やデザインのマーカを配置しなければならなかったりします。
本プロジェクトのマーカはデザイン性が高いので、ユーザがいちいちアプリケーションを起動せずとも、視覚的 ・ 直感的にマーカの
意味を理解できます。また景観にあった形でデザインし配置することもできます。

「モバイル環境でもOKな認識手法」

一般に false positive の誤認識に強いことでしられるトポロジー情報に基づく手法を、入力画像中の
マーカ候補の選定に使用しているため、堅牢です。
また、トポロジー情報の段階でマーカ候補をほぼ選別し終えることができ、さらに残った候補の間でのマーカ確定の
ための処理時にも、ほとんどの場合一致度の比較を同時に行えますので、MID ( モバイル ・ インターネット ・ デバイス )
向けの低性能 CPU でも充分にリアルタイム処理が可能です。

トポロジーに基づく手法とGeometric Hashing法の併用により、形状自由でデザイン性が高い
マーカ認識手法を実現。低性能なデバイスでもリアルタイム動作が可能。

・ トポロジー情報で入力画像にありうるマーカ候補を確定
・ マーカ画像から木構造のリーフのうち、適切なものをモデルグリッドに登録しておく
・ 入力画像 Geometric Hashing 法を適用して、木構造のリーフ領域の座標を使用し投票(※)
・ マーカ確定
・ 姿勢推定
※ リーフから4点を選び、Homography を得て、その他リーフも含め、モデルのグリッドに投票する。
もっとも投票の多かったものが正解 ( = 認識されたマーカ ) として選択される。このとき、トポロジー情報の木構造の
情報を併用して、選択する4点の候補を減らし、また投票の際にもトポロジー情報の一致をチェックする。
これにより計算量を減らし、投票の精度をあげる。

マーカが確定すれば、姿勢推定を行うために必要な4点の対応もとれていることになるので、6自由度の情報が取れる

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