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논문 기본 정보
- 자료유형
- 연구보고서
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.2
- 수록면
- 237 - 242 (6page)
이용수
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Online estimation of structure and motion from an image sequence is steadily gaining in importance due to the drive from various applications, such as AR(Augmented Reality), HCI(Human-Machine Interface), and ubiquitous computing. However, tracking a camera in real-time within an unknown environment is not a trivial work. In this paper, we describe a realtime camera tracking framework specifically designed to track a monocular camera in a desktop workspace. Basic idea of the proposed scheme is that a particle filter-based camera tracking is linked to multiple feature trackers for the feature mapping via measurement covariance. We demonstrate the effectiveness of the proposed approach within a desktop environment in realtime.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Online Motion Estimation and Feature Mapping
3. Results
4. Conclusion and Future Work
References
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