カメラズームによる内部パラメータの変化を考慮した拡張現実感のためのカメラ位置•姿勢推定

摘要

本報告では，カメラズーム機能使用時の内部パラメータの変化を考慮したカメラ位置•姿勢推定手法を提案する.本研究では，事前にズーム機能使用時の内部パラメータの変化を計測し，内部パラメータの変化をズーム値に依存する変数としてモデル化する.オンラインの推定では，連続フレーム間で追跡された特徴点を用いて，エピポーラ拘束に基づくエネルギー関数を最小化することで，カメラの位置•姿勢およびズーム値を推定する.これにより，ズーム機能使用時においても，高精度なカメラ位置•姿勢推定処理を実現する.実験では，シミュレーション環境における推定精度の定量評価および実環境におけるCGの合成結果の主観評価により本手法の有効性を確認した.%In this paper, we propose a camera pose estimation method which can deal with camera zoom. In the proposed method, the camera pose and the intrinsic camera parameters are estimated by minimizing an energy function based on the epipolar constraint. The key idea of the proposed method is how the parameterization of intrinsic camera parameters change with the zoom value. In a simulated environment, we show the effectiveness of the proposed method by quantitative evaluation of its accuracy. In addition, in the real environment, a CG object is overlaid by using the proposed method. From the result of this experiment, we confirmed that the proposed method can achieve accurate camera parameter estimation even while zooming.