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LandscapeAR:学習された記述子を用いた写真と地形モデルのマッチングによる大規模屋外拡張現実

Martin Čadík Yannick Hold-Geoffroy Michal Lukáč Jan Brejcha Oliver Wang

概要

室外シーンにおける大規模な拡張現実(Augmented Reality)のための解決策を提案する。本手法は、カメラ画像をテクスチャ付きデジタル標高モデル(Digital Elevation Model, DEM)に登録することで実現している。実画像とDEM間には固有の外観差が存在するため、トレーニングデータを取得するために、構造から運動(Structure From Motion, SFM)による再構成を用いて、ドメイン間特徴記述子を学習する。本手法はモバイルデバイス上で効率的に動作し、このタスクにおいて既存の学習型および手動設計型特徴記述子を上回る性能を発揮する。


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