El registro es la imagen real registrada por una cámara en el momento o previamente. Su obtención puede realizarse empleando diferentes tipos de sensores y técnicas (las más extendidas son mediante el uso de tracking visual).
Los Métodos de Tracking tratan de obtener una estimación de la trayectoria en el espacio realizada por un objeto o sensor. Se pueden emplear diferentes tipos de sensores como mecánicos, magnéticos, ondas sonoras, inerciales o cámaras de visión. Las cámaras están actualmente integradas en multitud de dispositivos portátiles y permiten realizar tracking a un coste reducido.
De entre estos métodos, los más utilizados son los basados en cámaras de vídeo o de Tracking visual. Este método es un subcampo del tracking 3D, y en él se emplean técnicas de visión por computador para obtener el posicionamiento de la cámara con seis grados de libertad (tres grados de la posición y tres de la orientación).
ejemplo de tracking con marcadores
Para calcular la posición de la cámara respecto al mundo real se necesitan un conjunto de referencias tridimensionales, que pueden ser marcas con una descripción geométrica previamente conocida u objetos previamente modelados. Realizando una comparación con lo que percibe la cámara en el mundo real es posible obtener el posicionamiento relativo a estas referencias. En la imagen de la izquierda vemos un ejemplo de tracking visual con marcadores correspondiente a uno de mis primeros aplicaciones creadas con ARToolKit.
Problemática
Los problemas que el tracking visual tiene que resolver son:
- De identificación: oclusiones, puntos de vista, mala iluminación, etc
- De seguimiento: inicio automático y recuperación del tracking al perder las referencias
- En entornos no controlados: tracking sin referencias previamente conocidas
Clasificación de los métodos de tracking
Las Aproximaciones Buttom-Up tratan de obtener la posición a partir de lo que percibe la cámara. En ellas la inicialización y la recuperación al perder el tracking son automáticas, pero si no se localiza una referencia completa no son capaces de dar posiciones válidas. Existen diferentes tipos:
- Basados en marcas
- Sin marcas
- Estructuras planas
- Basadas en modelos
- Escenas sin restricciones
La siguiente imagen muestra un ejemplo de mi trabajo en el que se realiza una detección mediante tracking de estructuras planas, a partir de la detección de sus líneas de fuga y normales (en amarillo). En este caso se pretende insertar un anuncio sobre la pared detectada (en la que no hay marcas).
ejemplo de detección planar
En las Aproximeciones Top-Down, primero se estima la posición para después intentar reconocer las referencias que se espera. Por este motivo, necesitan una posición inicial aunque responden muy bien ante referencias parciales o incluso oclusiones temporales. Se utilizan modelos del movimiento basados en filtros bayesianos para predecir la posición de la cámara. A partir de esa posición de la cámara se buscan referencias en la escena que corrijan la predicción y ayuden a la creación de un modelo del entorno.
Los filtros Bayesianos pueden dividirse en dos grandes familias según trabajen con modelos de movimiento gausianos, que explotan los beneficios de los Filtros de Kalman y sus variantes, o utilicen Filtros de Partículas.
Los Métodos de Tracking tratan de obtener una estimación de la trayectoria en el espacio realizada por un objeto o sensor. Se pueden emplear diferentes tipos de sensores como mecánicos, magnéticos, ondas sonoras, inerciales o cámaras de visión. Las cámaras están actualmente integradas en multitud de dispositivos portátiles y permiten realizar tracking a un coste reducido.
De entre estos métodos, los más utilizados son los basados en cámaras de vídeo o de Tracking visual. Este método es un subcampo del tracking 3D, y en él se emplean técnicas de visión por computador para obtener el posicionamiento de la cámara con seis grados de libertad (tres grados de la posición y tres de la orientación).
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Problemática
Los problemas que el tracking visual tiene que resolver son:
- De identificación: oclusiones, puntos de vista, mala iluminación, etc
- De seguimiento: inicio automático y recuperación del tracking al perder las referencias
- En entornos no controlados: tracking sin referencias previamente conocidas
Clasificación de los métodos de tracking
Las Aproximaciones Buttom-Up tratan de obtener la posición a partir de lo que percibe la cámara. En ellas la inicialización y la recuperación al perder el tracking son automáticas, pero si no se localiza una referencia completa no son capaces de dar posiciones válidas. Existen diferentes tipos:
- Basados en marcas
- Sin marcas
- Estructuras planas
- Basadas en modelos
- Escenas sin restricciones
La siguiente imagen muestra un ejemplo de mi trabajo en el que se realiza una detección mediante tracking de estructuras planas, a partir de la detección de sus líneas de fuga y normales (en amarillo). En este caso se pretende insertar un anuncio sobre la pared detectada (en la que no hay marcas).
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| ejemplo de detección planar |
En las Aproximeciones Top-Down, primero se estima la posición para después intentar reconocer las referencias que se espera. Por este motivo, necesitan una posición inicial aunque responden muy bien ante referencias parciales o incluso oclusiones temporales. Se utilizan modelos del movimiento basados en filtros bayesianos para predecir la posición de la cámara. A partir de esa posición de la cámara se buscan referencias en la escena que corrijan la predicción y ayuden a la creación de un modelo del entorno.
Los filtros Bayesianos pueden dividirse en dos grandes familias según trabajen con modelos de movimiento gausianos, que explotan los beneficios de los Filtros de Kalman y sus variantes, o utilicen Filtros de Partículas.
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