[12.16-17] Tracking of industrial objects by using CAD models

JVRB 2007
Dept. of virtual and augmented reality, Fraunhofer IGD, Germany
ISMAR의 확장판인 줄 알았는데, ISMAR가 더 내용이 많다. ISMAR 첫번째 저자(Blesser)가 빠졌다.

Algorithm Outline
Our implementation is based on the approach of [CMPC06 - D'fusion] and [VLF04 - Vacchetti ISMAR 04].

1. If the previous frame was tracked successfully, (what if NOT?)
1. create correspondences, by the correlation along the line perpendicular to the regarded edge,
   (이 correlation 계산이 명확하지 않다. 어느 섹션에 기술되어 있는지...)
   4.에서 생성한 이전 프레임의 correlation window를 가지고 correspondences를 구해서,
2. predict camera pose by minimising the distance.
2. Generate a new line model to the predicted camera pose.
3. Apply the line model registration (2.2)
   (이 때 MH를 고려해 여러 개의 gradient maxima 중 distance가 가장 작은 놈이 사용된다 - 일종의 sorting 아이디어. 드디어 사용된 곳을 발견했다)
4. Extract a 1D correlation window at every control window.
   (결국 이 correlation window로 다음 프레임의 1A 과정에서 correspondences를 찾는 것으로 보인다.) 

요컨대, 이전 프레임 patch로부터 correspondences를 계산하여 pose를 구하지만, 이것이 정확하지 않은 거다. 그래서 이 결과를 다시 edge tracking으로 refine하는 2중 구조.

비교
상대 비교 없음.
synthetic 먼저. ground truth와 비교.
T의 단위는 뭔지 알 수 없음.
R은 최대 에러가 0.15 밖에 안 돼서 오옷~ 했으나, 단위가 radian임. 즉 최대 8도 정도 에러.
결론에서 주장하듯이 pooly textured & with sharp edges일 경우 괜찮은 접근 방법일지도.
전체적으로 실망스럽지만 쓸만한 레퍼런스는 건졌다.

레퍼런스
[VLF04] Luca Vacchetti, Vincent Lepetit, and Pascal Fua, Combining Edge and Texture Information for Real-Time Accurate 3D Camera Tracking, Proceedings of International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR), November 2004, ISBN 0-7695-2191-6, pp. 48–57.

[WVS05] Harald Wuest, Florent Vial, and Didier Stricker, Adaptive line tracking with multiple hypotheses for  augmented reality, Fourth IEEE and ACM international symposium on mixed and augmented realurn: nbn:de:0009-6-11595, ISSN 1860-2037 Journal of Virtual Reality and Broadcasting, Volume 4(2007), no. 1 ity (ISMAR), 2005, ISBN 0-7695-2459-1, pp. 62– 69.

PS.
프린트를 했지만, 그냥 모니터로 봤다. 헤비하게 볼 게 아니면 이것도 괜찮은 듯?
종이 절약...은 둘째 치고, 형광펜 정보를 저장할 수 있으니.