バイナリ·特徴を用いた視点変化に頑健な三次元物体の姿勢推定手法

摘要

任意形状の三次元物体に対する姿勢推定はモバイルAR（拡張現実感）において重要な技術であるが，処理負荷と頑健性の両面で困難な課題が存在する．処理負荷の軽いバイナリ特徴に従来の特徴量選択手法を適用した場合，局所特徴量のマッチング性能が視点によって偏るため，姿勢推定精度の悪い視点が数多く存在していた．そこで提案手法は，オフライン時にマッチングが見込める特徴量数に基づいて各視点をスコア化し，スコアの低い視点でマッチングが見込める特徴量を優先的に選択し，データベースに登録することで，マッチング性能の偏りを解消する．従来手法との比較実験により，1オブジェクトのみデータベースに登録する場合と，20オブジェクトを登録する場合の両方において，提案手法が従来手法の姿勢推定の処理負荷を増やすことなく，頑健性を最大38%改善することを示す．さらに本稿では，提案手法を適用した具体的なサービスイメージを示すために作成した，スマートフォンで身の回りの様々な形状の市販製品を認識し，関連する3DCGをAR表示するデモアプリケーションについても紹介する．