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    모바일 증강현실을 위한 영상 데이터의 특이점 정제 기법 = Visual Feature Points Refinement Method for Mobile Augmented Reality

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    https://www.riss.kr/link?id=A102956077

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

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    본 논문에서는 안정적인 모바일 증강현실을 위하여 정렬을 사용한 영상 데이터의 특징점 정제 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 위해 영상 특징점(feature point) 기반의 카메라 자세 획득 및 추적프레임워크를 사용하여 시스템을 구성하였다. 다수의 이미지로부터 복원된 3 차원 영상 특징점과 2 차원 영상 키포인트(keypoint)의 관계를 분석, 정렬시킨 뒤 영상 데이터를 정제하는 정제 기법을 제안하였다. 실험에 따르면 이 기법을 통해 7 개 이상의 2 차원 키포인트와 매칭되어 있는 3 차원 영상 특징점들을 저장하였을 때, 60%의 압축률을 보였다. 또한, 이 영상 데이터를 이용하였을 때, 평균 140 개 이상의 매칭률을 보여주어 안정적인 증강현실이 구현가능하다는 결론을 얻었다. 제안하는 기법을 사용하여 많은 영상 데이터를 활용한 넓은 장소에서의 증강현실에 이용할 수 있을 것으로 예상한다.
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    본 논문에서는 안정적인 모바일 증강현실을 위하여 정렬을 사용한 영상 데이터의 특징점 정제 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 위해 영상 특징점(feature point) 기반의 카메라 자세 획득 및 ...

    본 논문에서는 안정적인 모바일 증강현실을 위하여 정렬을 사용한 영상 데이터의 특징점 정제 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 위해 영상 특징점(feature point) 기반의 카메라 자세 획득 및 추적프레임워크를 사용하여 시스템을 구성하였다. 다수의 이미지로부터 복원된 3 차원 영상 특징점과 2 차원 영상 키포인트(keypoint)의 관계를 분석, 정렬시킨 뒤 영상 데이터를 정제하는 정제 기법을 제안하였다. 실험에 따르면 이 기법을 통해 7 개 이상의 2 차원 키포인트와 매칭되어 있는 3 차원 영상 특징점들을 저장하였을 때, 60%의 압축률을 보였다. 또한, 이 영상 데이터를 이용하였을 때, 평균 140 개 이상의 매칭률을 보여주어 안정적인 증강현실이 구현가능하다는 결론을 얻었다. 제안하는 기법을 사용하여 많은 영상 데이터를 활용한 넓은 장소에서의 증강현실에 이용할 수 있을 것으로 예상한다.

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    목차 (Table of Contents)

    • 요약문
    • 1. 서론
    • 2. 시스템 구성
    • 3. 정제 기법
    • 4. 실험 및 결과
    • 요약문
    • 1. 서론
    • 2. 시스템 구성
    • 3. 정제 기법
    • 4. 실험 및 결과
    • 5. 결론 및 향후 연구
    • 참고문헌
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