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영어

Since model-based camera tracking uses the information of a scene, it is more robust and flexible than marker-based one which is visually intrusive. However, the model-based camera tracking works based on the following prerequisite constraints: an initial pose that is close to the target camera pose is given, the given scene geometry and color should be precise, and the camera images should include a lot of visual cues (i.e., edges and feature points). The problem is that these constraints are not well-satisfied in real environments. Besides, the scene is not static. In other words, lighting condition often changes, objects locally moves and thus occlude each other, and new objects appear. Therefore, model-based camera tracking must be able to handle these scene changes. In this paper, we discuss how to alleviate the prerequisite constraints and adapt to the scene changes.

한국어

모델기반 카메라 추적 방법은 시각적 불편함을 초래하는 인위적인 마커(marker)를 사용하는 대신 기지의 장면(scene) 정보를 이용함으로써, 강건성(robustness)과 유연성(flexibility)을 함께 보장할 수 있다. 그러나 모델기반 카메라 추적 방법은 다음과 같은 선행 조건을 요구한다. 추정 대상인 카메라 포즈와 유사한 초기 카메라 포즈와 장면의 정확한 기하 및 색상 정보가 주어져야 하고, 카메라 영상은 많은 시각적 단서(강한 에지와 텍스쳐 정보)를 포함해야 한다. 그러나 이러한 요구 조건은 일반적인 실(real) 환경에서는 항상 만족되기 어렵다. 더구나 실 환경에서 장면은 정적(static)이지 않다. 즉, 조명 환경이 자주 변하고, 객체(object)들이 지역적으로 움직이거나 가려지며(occluded), 새로운 객체가 나타나기도 한다. 그러므로 본 논문에서는 앞서 말한 모델기반 카메라 추적 방법의 요구 조건을 완화하면서 동적인 환경에도 적응적인 모델기반 카메라 추적 방법을 모색한다.