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LandscapeAR : Réalité augmentée en plein air à grande échelle par correspondance entre photographies et modèles de terrain à l’aide de descripteurs appris
LandscapeAR : Réalité augmentée en plein air à grande échelle par correspondance entre photographies et modèles de terrain à l’aide de descripteurs appris
Martin Čadík Yannick Hold-Geoffroy Michal Lukáč Jan Brejcha Oliver Wang
Résumé
Nous proposons une solution pour la réalité augmentée à grande échelle dans des scènes en extérieur, en enregistrant les images capturées par une caméra sur des modèles numériques de terrain (Digital Elevation Models, DEMs) texturés. Pour tenir compte des différences intrinsèques d'apparence entre les images réelles et les DEMs, nous entraînons un descripteur de caractéristiques à travers des domaines différents à l’aide de reconstructions obtenues par la méthode Structure From Motion (SFM), afin d’acquérir les données d’entraînement nécessaires. Notre méthode fonctionne efficacement sur un appareil mobile et dépasse les descripteurs de caractéristiques appris ou conçus manuellement existants pour cette tâche.