文献

J-GLOBAL ID：201502255508823182   整理番号：15A0472313

距離画像による空間情報マッチングに基づくマーカレスARシステムの設計と実装

Markerless AR System Based on Spatial Information Matching Using Depth Image

著者 (3件)： 山川健司 (名古屋大 大学院工学研究科) ,  梶克彦 (名古屋大 大学院工学研究科) ,  河口信夫 (名古屋大 大学院工学研究科)
資料名： 情報処理学会論文誌トランザクション コンシューマ・デバイス&システム(Web)  (情報処理学会論文誌 コンシューマ・デバイス&システム(Web))
巻： 4  号： 1  ページ： 12-21 (WEB ONLY)  発行年： 2014年04月23日 
JST資料番号： U0478A  ISSN： 2186-5728  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 実世界の映像にデジタル情報を重畳表示するAR(拡張現実感)には,姿勢追従や位置推定が必要となる。ARの実現手法にはいくつか種類があるが,本研究では室内におけるマーカレスARを対象としたロバストな位置推定を最終目標とする。本稿では,環境光の影響を低減させるために距離画像センサを用い,距離画像やポイントクラウドの処理に基づいて空間情報のマッチングを行う手法を提案する。本研究では,天井,壁,机等の室内の平面オブジェクトの多さに注目する。ARの対象とその周囲の空間情報(以下,シーン)を平面の組合せのパターンで表現し,観測可能な平面の数,平面間の角度,平行な平面間の距離をシーンの特徴量として算出する。本稿では,距離画像やポイントクラウドの処理によって,撮影したシーンから平面を抽出する手法について説明する。その後,シーンの特徴量を用いた平面オブジェクト同定およびシーン同定手法を提案する。評価実験では,実際の室内環境を用いてマッチングを行った。その結果,すべての学習済み環境が正しく同定でき,未学習の環境は該当なしの結果を得た。(著者抄録)

シソーラス用語： 計算機システム ,  物体認識 ,  無作為抽出 ,  評価試験 ,  モデリング ,  *パターンマッチング ,  画像処理 ,  *複合現実感 ,  *特徴抽出 ,  *距離画像 ,  イメージセンサ ,  位置決め ,  *拡張現実感
準シソーラス用語： ポイントクラウド ,  平面オブジェクト ,  RANSAC ,  シーン認識 ,  画像マッチング ,  特徴量

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (12件)：

• 山川健司,梶克彦,河口信夫:距離画像情報を用いた室内マーカレスARとその応用,情報処理学会第75回全国大会講演論文集,pp.4.57-4.58(2013).
• 大渕徹之,岡村和男,木村真人,多々美滋:旅行用ナビゲーション機器の開発と観光での利用事例,情報処理学会デジタルプラクティス,Vol.3,No.4,pp.246-253(2012).
• Kato, H., Billinghurst, M., Poupyrev, I., Imamoto, K. and Tachibana, K.: Virtual Object Manipulation on a Table-Top AR Environment, Proc. International Symposium on Augmented Reality (ISAR), pp.111-119 (2000).
• Klein, G. and Murray, D.: Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces, Proc. International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR), pp.225-234 (2007).
• Castle, R., Klein, G. and Murray, D.: Video-rate Localization in Multiple Maps for Wearable Augmented Reality, Proc. International Symposium on Wearable Computers (ISWC), pp.15-22 (2008).

タイトルに関連する用語 (8件)： 距離画像 ,  空間情報 ,  マッチング ,  マーカ ,  レス ,  Ar ,  設計 ,  実装