반복적 호모그래피 개선에 의한 강건한 평면 추적

Abstract

평면 추적(planar tracking) 기반의 카메라 추적에 있어, 특징 검출자의 반복성과 특징 기술자(descriptor)의 정합 성능에 따라서 떨림 현상(jitter)이 발생한다. 특히, 모바일 환경에서와 같은 연산력이 부족한 환경에서 고속화를 위해 특징 검출 및 기술 알고리즘을 간략화 시킬 경우, 이러한 떨림 현상은 심각한 문제가 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 입력 영상을 워핑(warping)하여 특징 점을 재검출한 후 카메라 영상과 참조 영상(reference image) 사이의 호모그래피를 보완하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법이 특징 검출 및 기술 알고리즘의 성능을 보완하여 떨림 현상을 크게(70% 이상) 감소시킴을 확인하였다.