Punto de partida para la realización de este proyecto de "Detección y localización de estructuras planas para aplicaciones de Realidad Aumentada en Publicidad" han sido las propuestas técnicas que comento en este post. Son algunas de las más relevantes en este ámbito. Todas ellas fundamentan y contribuyen al desarrollo de este trabajo.
ARToolKit (Dr. Hirokazu Kato, 1999)
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| ejemplo de renderizado de un objeto 3D sobre un patrón detectado por ARToolKit |
ARToolKit es una librería de software para la creación de aplicaciones de Realidad Aumentada. ARToolKit utiliza algoritmos de visión por computador para realizar el tracking visual desde el punto de vista del usuario, con el fin de saber de qué punto de vista dibujar la imagen virtual. Para ello, la aplicación necesita saber dónde está el usuario en el mundo real. Las librerías de seguimiento de vídeo ARToolKit permiten estimar la posición de la cámara real y su orientación relativa a los marcadores físicos, en tiempo real. Esto permite el fácil desarrollo de una amplia gama de aplicaciones de Realidad Aumentada.
Algunas de las características de ARToolKit incluyen:
- Seguimiento de la posición de la cámara simple / orientación.
- Código de seguimiento que utiliza marcas negras simples.
- Capacidad de usar cualquier patrón de marcadores cuadrados.
- Fácil código de calibración de la cámara.
- Rapidez suficiente para aplicaciones de RA en tiempo real.
- Distribuciones SGI IRIX, Linux, MacOS y Windows OS.
- Distribuido con el código fuente completo.
Detecting Planes and Estimating their Orientation from a single image. (O. Haines, 2012)
En este trabajo O. Haines propone un algoritmo para detectar zonas planas en una imagen individual de una escena de exteriores urbanos, capaz de identificar múltiples zonas planas distintas, y la estimación de su orientación. Mediante el uso de técnicas de machine learning, se extrae la relación entre la apariencia y estructura a partir de un amplio conjunto de ejemplos. La detección de zonas planas se logra mediante la clasificación de la superposición de múltiples zonas de la imagen, con el fin de obtener una estimación inicial de planicidad para un conjunto de puntos, que se segmentan en regiones planas y no planas usando una secuencia de campos aleatorios de Markov. Este trabajo difiere de los métodos anteriores en que no se basa en detección de líneas, y es capaz de predecir una orientación real para las zonas planas. Se demuestra que el método es capaz de extraer de forma fiable zonas planas en una variedad de escenas, y se compara favorablemente con los métodos existentes.
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| resultados obtenidos por el algoritmo de Haines |
Detecting Planar Surfaces in Outdoor Urban Environments. (P. David, 2008)
P. David describe un método para detectar automáticamente las fachadas de edificios en imágenes de entornos exteriores urbanos para su aplicación en navegación basada en visión, reconocimiento de marcas y de aplicaciones de vigilancia. En particular, la proliferación de Smartphones con cámara y funcionalidad GPS, hace necesario un sistema de backup de geolocalización cuando las señales GPS de satélite se bloquean en los llamados "cañones urbanos". El método que propone, localiza en primer lugar los segmentos de línea de la imagen y extrae los puntos de fuga de éstos mediante el algoritmo de estimación robusta de RANSAC. A continuación, las intersecciones de los segmentos de línea asociados con cada uno de los pares de puntos de fuga son utilizados para generar el plano de apoyo de cada una de las fachadas según su orientación. Seguidamente, se agrupan los puntos pertenecientes a cada plano de apoyo utilizando un algoritmo que no requiere el conocimiento del número de agrupaciones o de su proximidad espacial. Por último, las fachadas del edificio se identifican mediante el ajuste de cuadriláteros alineados con los puntos de fuga de cada uno de los grupos de puntos de apoyo. Los experimentos muestran un buen rendimiento en una serie de entornos urbanos complejos. La principal contribución de este algoritmo es un rendimiento mejorado sobre los algoritmos existentes y la no imposición de restricciones sobre las fachadas en cuanto a número u orientación, estableciendo unas mínimas restricciones en la longitud de los segmentos de línea detectados y de la verticalidad de las paredes.
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| resultados obtenidos por el algoritmo de P. David |
Computer Vision Centric Hybrid Tracking for Augmented Reality in Outdoor Urban Environments. (W.T. Fong, S.K. Ong, A.Y.C. Nee, 2009)
El trabajo liderado por W.T.Fong presenta un sistema de seguimiento híbrido para Realidad Aumentada en ambientes urbanos exteriores, que integra la visión por computador (CV), GPS y sensores de inercia. El sistema está diseñado para superficies exteriores planas en ambientes urbanos, proporcionando aumento con gran precisión y libre de jitter. Para ello, se parte de dos algoritmos de CV de seguimiento, “Keypoint Signatures for Fast Learning and Recognition” y “Second-order Minimization for Outdoor Tracking”, que al no escalar a entornos de gran tamaño y no ser del todo robustos, son completados con GPS y detección inercial. De esta manera, primero se define una región de búsqueda limitada para después inicializar el seguimiento mediante CV. Se consigue así un sistema con la precisión y estabilidad requeridas para aplicaciones de Realidad Aumentada. El trabajo presenta las modificaciones de los dos algoritmos de CV junto con las consideraciones de diseño para construir el sistema de seguimiento híbrido propuesto. Presenta, también, los resultados de experimentación del sistema y el aumento en las superficies del mundo real.
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| resultados obtenidos por el algoritmo de Fong |
