메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이석한 (중앙대학교) 강응관 (전주대학교) 송호근 (한서대학교) 권준식 (세명대학교) 이강호 (한국재활복지대학) 최종수 (중앙대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 대한전자공학회 2010년 하계종합학술대회
발행연도
2010.6
수록면
1,599 - 1,602 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Real-time camera tracking is steadily gaining in importance due to the drive from various applications, such as AR, human-machine interface, and ubiquitous computing. However, real-time camera tracking using a single camera in an unknown environment is not a trivial work. In this paper we describe a real-time camera tracking framework specifically designed to track a monocular camera in a desktop workspace. In our method, camera tracking is achieved by a main particle filter which deals with the task of robust camera tracking, while feature mapping is performed by auxiliary unscented Kalman filters coupled to the main particle filter via measurement covariances. Moreover we split the camera tracking and feature mapping into two separate tasks, which are handled in two parallel processes. We present results demonstrating the effectiveness of the approach when operating within a desktop environment.

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Camera Tracking using a Particle Filter
Ⅲ. Feature Mapping using UKF
Ⅳ. Results and Conclusion
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2010-569-003173258