JP5940453B2 - 画像のシーケンス内のオブジェクトのリアルタイム表現のハイブリッド型追跡のための方法、コンピュータプログラム、および装置 - Google Patents
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Description
前記少なくとも1つのオブジェクトの表現を含む画像の前記シーケンスの第1の画像および第2の画像を得るステップと、
前記少なくとも1つのオブジェクトの表現の少なくとも1つの一部を含む、前記第1の画像の少なくとも1つの第1の画像部分を識別するステップと、
前記少なくとも1つのキー画像から、前記少なくとも1つのオブジェクトの表現の少なくとも1つの一部を含む前記キー画像の少なくとも1つの第2の画像部分を取り出すステップと、
前記第1の画像の前記少なくとも1つの第1の画像部分に従って、前記第1の画像の前記少なくとも1つの第1の画像部分に類似する、前記第2の画像の少なくとも1つの第1の画像部分の相対姿勢を推定するステップと、
前記キー画像の前記少なくとも1つの第2の画像部分に類似する、前記第1の画像または前記第2の画像の少なくとも1つの第2の画像部分を探索するステップと、
前記第1の画像部分および前記第2の画像部分の相対姿勢に従って、前記少なくとも1つのオブジェクトの相対姿勢を推定するステップと
を含む。
キー画像のアクティブな対象の点を使用する(すなわち前画像に対応がない)。これは、多くの点がキー画像内で潜在的に利用できるので、最も費用のかかる解決策である。さらに、これらの対象の点が、異なるキー画像上で構築されるとき、初期化フェーズを改善するために、異なるスケールレベルで構築され、このことがキー画像上で利用できる対象の点の数をさらに増大させる。
現画像内の追跡されるオブジェクトのサイズの関数として対象の点を選択する。現画像内のオブジェクトのサイズは既知であるので(現画像内のピクセル単位の表面積)、最も適切なスケールに従って対象の点を選択することが可能である。たとえば、オブジェクトがカメラに近接しており、方法により処理される現画像が320×240ピクセルであるとき、この値(320×240)に最も近いスケールレベルに対応する対象の点を選択することが望ましいことがある。この選択は、追跡されるオブジェクトがカメラに対して接近している、または遠ざかっているとき、ロバストに追跡されることができる対象の点を識別することができるようにする。しかしながら、この方法では多くの対象の点が選択されることがあり、この方法は相当の計算量を伴うことがある。
キー画像と組み合わせられたグリッドに従って対象の点を選択する。この場合、対象の点を選択するために、サイズN×Mのグリッドがキー画像上に構築される。したがって、現画像上で見えるグリッドのセル当たり、好ましくは最も適切な対象の点を1つ選択することが可能である。たとえば、サイズ7×5のグリッドに対してキー画像の35の対象の点が選択されることができる。オブジェクトがカメラの視野を離れるとき、点選択アルゴリズムは、一定数の追跡される点を保持するために、グリッドのセル当たりいくつかの点を選択することができる。このグリッドには、オブジェクトの表面全体に一様に分散した対象の点の選択を可能にし(具体的には最後の推定される姿勢を安定させることができるようにする)、互いに近接する対象の点(役に立たないことがある)を選択することを避けるという二重の有利な点がある。
現在の姿勢に対して、現画像内で再投影された選択される対象の点に関連する画像部分をマッチさせるステップ。キー画像と現画像の間の比色差が大きいことがあるので、KLT追跡方法は照明の変化に対してロバストであることが好ましい。
たとえばZNCCまたはSAD(Sum of Absolute Differencesの頭字語)のタイプのオペレータを使用して、行われるマッチを検証するステップ。画像部分の比較による検証のこのステップは、使用されるKLT追跡オペレータに関連するいかなるドリフトも避ける上で重要である。
中央処理装置またはマイクロプロセッサ1010(CPU)、
本発明を実装するために必要とされるプログラムを保持することができる読み出し専用メモリ1015(ROM)、
上述のプログラムの実行中に生成され修正される変数およびパラメータを記憶するのに適したレジスタを保持するランダムアクセスメモリまたはキャッシュメモリ1020(RAM)、および
データを送受信するのに適した通信インタフェース1050
を接続する通信バス1005を含む。
具体的には、入出力インタフェース(1055)を介してバス1005に接続される画像センサ(1060)により観測されるような実際のシーンを表示することができるようにし、好ましくは仮想オブジェクトにより拡張され、キーボードおよびマウス1030、あるいは別のポインティング装置たとえばタッチスクリーンまたは遠隔操作を使用して本発明によるプログラムと対話することができるユーザとのグラフィックインタフェースの役割を果たすことができるスクリーン1025、
上述のプログラム、および本発明に従って処理されたまたは処理されるべきデータ、たとえば訂正テーブルを記憶することができるハードディスク1035、および
メモリカード1045を収容し、本発明に従って処理されたまたは処理されるべきデータを読み書きすることができるメモリカードリーダ1040
といった要素を有することが好ましい。
Claims (12)
- 少なくとも1つのキー画像(key image)を使用する、画像のシーケンス内の少なくとも1つのオブジェクトの表現のハイブリッド型追跡の、コンピュータのための方法であって、
前記少なくとも1つのオブジェクトの表現を含む画像の前記シーケンスの第1の画像および第2の画像を得るステップと、
前記少なくとも1つのオブジェクトの表現の少なくとも1つの一部を含む、前記第1の画像の少なくとも1つの第1の画像部分を識別するステップと、
前記少なくとも1つのキー画像から、前記少なくとも1つのオブジェクトの表現の少なくとも1つの一部を含む前記キー画像の少なくとも1つの第2の画像部分を取り出すステップと、
前記第1の画像の前記少なくとも1つの第1の画像部分に従って、前記第1の画像の前記少なくとも1つの第1の画像部分に類似する、前記第2の画像の少なくとも1つの第1の画像部分の相対姿勢を推定するステップと、
前記キー画像の前記少なくとも1つの第2の画像部分に類似する、前記第2の画像の少なくとも1つの第2の画像部分を探索するステップ(320、760、770)であって、探索するステップが第2の画像の少なくとも1つの第1の画像部分の相対姿勢に従って前記キー画像の少なくとも1つの第2の画像部分を前記第2の画像に再投影するステップを含む、ステップと、
前記第1の画像部分および前記第2の画像部分の相対姿勢に従って、前記少なくとも1つのオブジェクトの相対姿勢を推定するステップ(330、725、775)と
を含むことを特徴とする方法。 - 前記第1の画像の前記少なくとも1つの第1の画像部分を識別する前記ステップが、前記第1の画像の前記少なくとも1つの第1の画像部分を取り出すステップ(510)を含み、前記第2の画像の前記少なくとも1つの第1の画像部分の前記相対姿勢を推定する前記ステップが、前記第2の画像内で、前記第1の画像の前記少なくとも1つの第1の画像部分に類似する、前記第2の画像の前記少なくとも1つの第1の画像部分を探索するステップ(310、710、710’)を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記第1の画像の前記少なくとも1つの第1の画像部分に類似する、前記第2の画像の前記少なくとも1つの第1の画像部分を探索する前記ステップが、KLTタイプの探索アルゴリズムを実装する、請求項2に記載の方法。
- 前記少なくとも1つのキー画像から前記少なくとも1つの第2の画像部分を取り出す前記ステップにおいて、前記少なくとも1つの第2の画像部分が、前記キー画像の少なくとも1つの所定の対象の点に従って、前記少なくとも1つのキー画像から取り出される、請求項1から3のいずれか1項に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの対象の点を選択するステップ(740、740’)をさらに含む、請求項4に記載の方法。
- 前記第2の画像の少なくとも1つの第2の画像部分を探索する前記ステップが、前記第2の画像に関して前記少なくとも1つの選択された対象の点を検証するステップ(760)を含む、請求項5に記載の方法。
- 前記キー画像の前記少なくとも1つの第2の画像部分に類似する、前記第2の画像の少なくとも1つの第2の画像部分を探索する前記ステップが、KLTタイプのアルゴリズムを実装する、請求項1から6のいずれか1項に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの第2の画像内の少なくとも1つの対象の点を決定するステップをさらに含む、請求項1から4のいずれか1項に記載の方法。
- 前記第1の画像の前記少なくとも1つの第1の画像部分に類似する、前記第2の画像の前記少なくとも1つの第1の画像部分を探索する前記ステップが、類似により画像部分を探索する少なくとも2つの異なるアルゴリズムを実装する、請求項8に記載の方法。
- 前記第2の画像の少なくとも1つの第1の画像部分の相対姿勢を推定する前記ステップ、および/または前記第2の画像の少なくとも1つの第2の画像部分を探索する前記ステップが、シーケンス内の第1の画像および第2の画像に先立つ画像に対して実行された、前記少なくとも1つのオブジェクトの相対姿勢推定の少なくとも1つの結果を使用して、姿勢を予測するステップを含む、請求項1から9のいずれか1項に記載の方法。
- コンピュータに請求項1から10のいずれか1項に記載の方法の各ステップを実行できるようにするコンピュータプログラム。
- 請求項1から10のいずれか1項に記載の方法の各ステップを実行する手段を備える装置。
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Families Citing this family (47)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9898682B1 (en) | 2012-01-22 | 2018-02-20 | Sr2 Group, Llc | System and method for tracking coherently structured feature dynamically defined within migratory medium |
US20130215132A1 (en) * | 2012-02-22 | 2013-08-22 | Ming Fong | System for reproducing virtual objects |
US9141196B2 (en) | 2012-04-16 | 2015-09-22 | Qualcomm Incorporated | Robust and efficient learning object tracker |
US9299160B2 (en) * | 2012-06-25 | 2016-03-29 | Adobe Systems Incorporated | Camera tracker target user interface for plane detection and object creation |
US10674135B2 (en) | 2012-10-17 | 2020-06-02 | DotProduct LLC | Handheld portable optical scanner and method of using |
US9332243B2 (en) * | 2012-10-17 | 2016-05-03 | DotProduct LLC | Handheld portable optical scanner and method of using |
US10733798B2 (en) | 2013-03-14 | 2020-08-04 | Qualcomm Incorporated | In situ creation of planar natural feature targets |
US9406137B2 (en) | 2013-06-14 | 2016-08-02 | Qualcomm Incorporated | Robust tracking using point and line features |
US9443355B2 (en) * | 2013-06-28 | 2016-09-13 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Reprojection OLED display for augmented reality experiences |
TW201523459A (zh) * | 2013-12-06 | 2015-06-16 | Utechzone Co Ltd | 物件追蹤方法及電子裝置 |
FR3019924B1 (fr) * | 2014-04-09 | 2016-05-06 | Parrot | Procede de detection de points d'interet dans une image numerique |
US9514364B2 (en) | 2014-05-29 | 2016-12-06 | Qualcomm Incorporated | Efficient forest sensing based eye tracking |
KR101579005B1 (ko) * | 2014-08-08 | 2015-12-21 | 중앙대학교 산학협력단 | 영상생성장치 및 영상생성방법 |
US9791264B2 (en) * | 2015-02-04 | 2017-10-17 | Sony Corporation | Method of fast and robust camera location ordering |
CN104754311A (zh) * | 2015-04-28 | 2015-07-01 | 刘凌霞 | 计算机视觉对物体进行识别的装置及其*** |
EP3300016B1 (en) * | 2015-05-22 | 2021-06-30 | Sony Corporation | Device and method for processing image |
US9875427B2 (en) * | 2015-07-28 | 2018-01-23 | GM Global Technology Operations LLC | Method for object localization and pose estimation for an object of interest |
FR3041747B1 (fr) * | 2015-09-29 | 2019-12-27 | Safran Electronics & Defense | Procede de visee collaborative |
CA2913432A1 (en) * | 2015-11-26 | 2016-01-27 | Robert Zakaluk | System and method for identifying, analyzing, and reporting on players in a game from video |
CN107403442B (zh) * | 2016-05-19 | 2020-11-27 | 视辰信息科技(上海)有限公司 | 增强现实***的跟踪方法和终端设备 |
US9996936B2 (en) | 2016-05-20 | 2018-06-12 | Qualcomm Incorporated | Predictor-corrector based pose detection |
US10162362B2 (en) | 2016-08-29 | 2018-12-25 | PerceptIn, Inc. | Fault tolerance to provide robust tracking for autonomous positional awareness |
US11314262B2 (en) | 2016-08-29 | 2022-04-26 | Trifo, Inc. | Autonomous platform guidance systems with task planning and obstacle avoidance |
US10571925B1 (en) | 2016-08-29 | 2020-02-25 | Trifo, Inc. | Autonomous platform guidance systems with auxiliary sensors and task planning |
US10453213B2 (en) | 2016-08-29 | 2019-10-22 | Trifo, Inc. | Mapping optimization in autonomous and non-autonomous platforms |
US10395117B1 (en) | 2016-08-29 | 2019-08-27 | Trifo, Inc. | Visual-inertial positional awareness for autonomous and non-autonomous tracking |
US10571926B1 (en) | 2016-08-29 | 2020-02-25 | Trifo, Inc. | Autonomous platform guidance systems with auxiliary sensors and obstacle avoidance |
US10032276B1 (en) | 2016-08-29 | 2018-07-24 | PerceptIn, Inc. | Visual-inertial positional awareness for autonomous and non-autonomous device |
US10410328B1 (en) | 2016-08-29 | 2019-09-10 | Perceptin Shenzhen Limited | Visual-inertial positional awareness for autonomous and non-autonomous device |
US10366508B1 (en) | 2016-08-29 | 2019-07-30 | Perceptin Shenzhen Limited | Visual-inertial positional awareness for autonomous and non-autonomous device |
US10043076B1 (en) | 2016-08-29 | 2018-08-07 | PerceptIn, Inc. | Visual-inertial positional awareness for autonomous and non-autonomous tracking |
US10390003B1 (en) | 2016-08-29 | 2019-08-20 | Perceptln Shenzhen Limited | Visual-inertial positional awareness for autonomous and non-autonomous device |
US10402663B1 (en) | 2016-08-29 | 2019-09-03 | Trifo, Inc. | Visual-inertial positional awareness for autonomous and non-autonomous mapping |
JP7071054B2 (ja) * | 2017-01-20 | 2022-05-18 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム |
CN108734735B (zh) * | 2017-04-17 | 2022-05-31 | 佳能株式会社 | 对象形状跟踪装置和方法以及图像处理*** |
US10444761B2 (en) | 2017-06-14 | 2019-10-15 | Trifo, Inc. | Monocular modes for autonomous platform guidance systems with auxiliary sensors |
US10496104B1 (en) | 2017-07-05 | 2019-12-03 | Perceptin Shenzhen Limited | Positional awareness with quadocular sensor in autonomous platforms |
JP6997551B2 (ja) * | 2017-07-28 | 2022-01-17 | 日立Astemo株式会社 | 車載環境認識装置 |
US10360832B2 (en) | 2017-08-14 | 2019-07-23 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Post-rendering image transformation using parallel image transformation pipelines |
US10630797B2 (en) * | 2018-01-30 | 2020-04-21 | Akamai Technologies, Inc. | Systems and methods for content delivery acceleration of virtual reality and augmented reality web pages |
US10916031B2 (en) * | 2018-07-06 | 2021-02-09 | Facebook Technologies, Llc | Systems and methods for offloading image-based tracking operations from a general processing unit to a hardware accelerator unit |
CA3158552A1 (en) * | 2018-07-12 | 2020-01-16 | TerraClear Inc. | Object identification and collection system and method |
US11774983B1 (en) | 2019-01-02 | 2023-10-03 | Trifo, Inc. | Autonomous platform guidance systems with unknown environment mapping |
CN111402424A (zh) * | 2019-01-02 | 2020-07-10 | 珠海格力电器股份有限公司 | 芯片结构的增强现实显示方法、装置和可读存储介质 |
SG11202110473TA (en) * | 2019-03-26 | 2021-10-28 | Agency Science Tech & Res | Place recognition |
US11620731B2 (en) * | 2021-03-14 | 2023-04-04 | Bi Science (2009) Ltd | System and a method for surveying graphical objects on a screen display |
US20240144526A1 (en) * | 2022-11-01 | 2024-05-02 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Aggregating features from multiple images to generate historical data for a camera |
Family Cites Families (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6173066B1 (en) * | 1996-05-21 | 2001-01-09 | Cybernet Systems Corporation | Pose determination and tracking by matching 3D objects to a 2D sensor |
US5828769A (en) * | 1996-10-23 | 1998-10-27 | Autodesk, Inc. | Method and apparatus for recognition of objects via position and orientation consensus of local image encoding |
US6526156B1 (en) * | 1997-01-10 | 2003-02-25 | Xerox Corporation | Apparatus and method for identifying and tracking objects with view-based representations |
JP2002334338A (ja) * | 2001-05-09 | 2002-11-22 | National Institute Of Advanced Industrial & Technology | 物体追跡装置及び物体追跡方法並びに記録媒体 |
JP2004252714A (ja) * | 2003-02-20 | 2004-09-09 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 空間情報獲得方法、装置、空間情報獲得プログラム、および該プログラムを記録した記録媒体 |
US7831087B2 (en) * | 2003-10-31 | 2010-11-09 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Method for visual-based recognition of an object |
GB2411532B (en) * | 2004-02-11 | 2010-04-28 | British Broadcasting Corp | Position determination |
JP2005301697A (ja) * | 2004-04-12 | 2005-10-27 | Toyota Motor Corp | 画像処理装置および画像処理方法 |
FR2911707B1 (fr) * | 2007-01-22 | 2009-07-10 | Total Immersion Sa | Procede et dispositifs de realite augmentee utilisant un suivi automatique, en temps reel, d'objets geometriques planaires textures, sans marqueur, dans un flux video. |
JP2009199417A (ja) * | 2008-02-22 | 2009-09-03 | Denso Corp | 顔追跡装置及び顔追跡方法 |
-
2009
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