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2008-12-07_PTAM_Kansai.AR

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2008-12-07_PTAM_Kansai.AR

  1. 1. PTAMを15分で な ん と な く 理解する 2008-12-07 masayashi@Kansai.AR
  2. 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. 3. 自己紹介
  4. 4. masayashi です
  5. 5. http://www.masayashi.com/
  6. 6. よろしくおねがいします
  7. 7. それでは本題
  8. 8. PTAM?
  9. 9. Parallel Tracking And Mapping PTAM?
  10. 10. Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces , Georg Klein and David Murray, ISMAR 2007.
  11. 11. 『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 はてなブックマーク 975 users delicious 228 users livedoorクリップ 51 users
  12. 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. 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. 14. ARシステム構築のために ? ? ? ? どこに何を出すの? わかりません>< •現実世界の認識が不可欠
  15. 15. ARシステム構築のために マーカがあれば… マーカを探すんですね わかります •現実世界の認識が不可欠 カメラ入力 マーカ座標計算 CG描画
  16. 16. マーカレスAR •現実世界の認識が不可欠 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 実世界中の特徴を利用
  17. 17. マーカレスAR •現実世界の認識が不可欠 環境を認識するんですね わかります 実世界中の特徴を利用 動画像中で解析を進めていく
  18. 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 現在のフレーム画像前のフレーム画像 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
  19. 19. 環境を取り込む f(i) f(i+1) f(i+2) camera Real Object 3Dマップ空間 特徴点の対応付け •環境のマップを3D空間上に構築(マッピング) google:structure from motion
  20. 20. 人間すげえ
  21. 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. 22. 結果
  23. 23. 結果
  24. 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. 25. 応用例@ニコニコ動画 PTAMとHandyARでbulletしてみた http://www.nicovideo.jp/watch/sm5325562 初音ミクが家の前を歩いてたんだけど… http://www.nicovideo.jp/watch/sm4788237
  26. 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. 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. 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. 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

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