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2008-12-07_PTAM_Kansai.AR

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  • masayashiさま。参考になりました。拙ブログで紹介させていただきました。http://oldstone.livedoor.biz/
    ありがとうございました。
    ご都合悪ければ削除しますのでおっしゃってくださいませ。
    どうもありがとうございました。
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  • 1. PTAMを15分で な ん と な く2008-12-07masayashi@Kansai.AR 理解する
  • 2. この発表で喋ること• PTAMとその付近をなんとなく 理解した気になってもらいます• 15分で!• だいたいどういうことをやっているのかが    伝わればおk
  • 3. 自己紹介
  • 4. masayashi です
  • 5. http://www.masayashi.com/
  • 6. よろしくおねがいします
  • 7. それでは本題
  • 8. PTAM?
  • 9. PTAM?Parallel Tracking And Mapping
  • 10. Parallel Tracking and Mapping for Small ARWorkspaces , Georg Klein and David Murray, ISMAR 2007.
  • 11. はてなブックマーク 975 users delicious 228 users livedoorクリップ 51 users『攻殻機動隊』『電脳メガネ』どころではない拡張現実感技術の現在 http://www.masayashi.com/2008/01/20/556
  • 12. PTAMのあれこれ• 著者:Georg Klein • コンピュータビジョンの研究者 • Oxford大学のポスドク• 出典:ISMAR • AR分野で最も権威ある国際大会 • 2007年度の大会での Best Paper Award
  • 13. この研究のゴール•マーカなしでのARシステムを実用的なレベルに! もっとスピードを! もっとロバスト性を! もっと精度を!
  • 14. ARシステム構築のために• 現実世界の認識が不可欠 どこに何を出すの? ? わかりません>< ? ? ?
  • 15. ARシステム構築のために• 現実世界の認識が不可欠 マーカがあれば… マーカを探すんですね わかります カメラ入力 CG描画 マーカ座標計算
  • 16. マーカレスAR• 現実世界の認識が不可欠 実世界中の特徴を利用 ほとんどの場合は 特徴点を利用 google:特徴点検出 wikipedia:コーナー検出法
  • 17. マーカレスAR• 現実世界の認識が不可欠 実世界中の特徴を利用 環境を認識するんですね わかります 動画像中で解析を進めていく
  • 18. 特徴点の追跡 • フレーム間での特徴点の対応付け 特徴点を追跡(トラッキング)する どれに対応? フレーム間の特徴点の距離 特徴点周辺の画像の類似度 これらを基準に対応を判断前のフレーム画像 現在のフレーム画像
  • 19. 環境を取り込む• 環境のマップを3D空間上に構築(マッピング) Real Object google:structure from motion 特徴点の対応付け 3Dマップ空間 f(i+2) f(i) f(i+1) camera
  • 20. 人間すげえ
  • 21. Parallel Tracking and Mapping • トラッキングとマッピングを並列処理トラッキングスレッド マッピングスレッド 毎フレーム実行 数十フレームごとに 実行
  • 22. 結果
  • 23. 結果
  • 24. ソースコード公開!• http://www.robots.ox.ac.uk/ gk/PTAM/• 非商用ライセンス• 実行までは少し手間がかかります • 先人の報告を参考にすれば(たぶん)大丈夫! • PTAMで検索!トライ!
  • 25. 応用例@ニコニコ動画初音ミクが家の前を歩いてたんだけど…http://www.nicovideo.jp/watch/sm4788237 PTAMとHandyARでbulletしてみた http://www.nicovideo.jp/watch/sm5325562
  • 26. 実際のところ、どうなの?• ちょうすごい• アルゴリズム自体は既存のものがベース• 単体ではARに生かし切れない(私見) ➡ どこに何を出すべきか、という問題• 他の技術との組み合わせに期待
  • 27. 今回話さなかったことSLAM / カメラ位置姿勢推定 / FAST特徴点検出器 /キーフレームベースでのマッピング / エピポーラ探索に基づくマップへの特徴点登録 / バンドル調整 / カメラパラメータ推定 / レンズ歪み補正 / モデルベーストラッキング / 起動時の初期化で行っていること / 四段階層画像による高速化 / トラッキング失敗による自己位置消失からの復帰方法 / 具体的な特徴点の対応付けアルゴリズム / 粗-密の二段階トラッキング / etc... 興味のある人は論文を読もう!
  • 28. その後…• 特徴としてエッジを考慮• G Klein先生の次回作にご期待ください!
  • 29. まとめ• マーカレスARでは、特徴点のトラッキング と環境マップ作成が肝 • PTAMではこれらの処理を並列化• ソースコード公開でいろいろ遊べるように!• マーカや他のセンサとの連携にも期待