自然特徴点ランドマークデータベースを用いた
カメラ位置・姿勢推定に関する研究



業績一覧


研究背景    


近年,カメラの位置・姿勢推定手法が盛んに研究されており,拡張現実感(AR)やロボットナビゲーションに応用されている.これらの分野では,カメラの絶対位置・姿勢が必要とされるため,GPSや磁気センサを用いる手法や,カメラからの入力画像を用いる手法などが提案されている.しかし,センサ類を用いる手法ではカメラとセンサの同期をとることが難しい,利用可能な環境が制限されるなどの問題がある.また,カメラからの入力画像を用いる手法には,広範囲に人工的なランドマークを多数配置しなければカメラ位置の推定誤差が累積するという問題や,広範囲な屋外環境内での利用は難しいという問題がある.



ARはナビゲーション,景観シミュレーション,match moveなど様々な用途に利用可能


研究目的    


我々の研究の目的は,事前に自然特徴点の3次元位置と撮影地点情報をランドマークとして用いることで,センサ類や人工的なマーカを必要としない,広範囲な環境におけるカメラ位置・姿勢推定を実現することである.



ランドマークの概念
自然特徴点の3次元位置 + 複数の撮影地点情報(画像情報など)


アプローチ    


入力画像を撮影したカメラの位置・姿勢は,下のアニメーションに示すように,入力画像上の2次元特徴点と自然特徴点の3次元位置を対応付けることで推定することができる.



しかし,広範囲な環境のランドマークデータベースには,大量のランドマークが格納されているため,局所解や膨大な推定時間といった問題が生じる. 従って,入力画像の特徴点と対応付くランドマーク候補の正確で効率の良い探索を実現することが,ランドマークデータベースを用いたカメラ位置・姿勢推定に関する研究の研究課題となる.

ここで,効率の良い探索方法は,入力となる画像の形態によって異なってくる. 動画像の場合,時系列情報を用いた探索ができ,静止画像の場合,投票アプローチを用いることで効率の良い探索を実現できる.