特徴点抽出戦略の改良による自然環境を対象としたPTAMMの位置推定能力の向上

摘要

マーカーを必要としない拡張現実システムとして，PTAMM （parallel tracking and multiple mapping）というシステムがある．PTAMMには，事前準備として特徴点をカメラ位置と対応付けて学習させておく機能と，実際の運用としてカメラ位置を推定する機能がある．しかし，屋外では屋内に比べて誤推定が多いという問題があった．その原因を調査した結果，屋外に多い草木などから良く似た特徴点が多数検出され，特徴点の誤対応が起こることが判明した．そこで，特徴点が過度に多いときにはスムージングを行い，誤推定の少ない特徴点のみを検出する手法を提案した．実験により，従来よりも正しい推定が行えることが確認された．