分割まで表現可能なAR物体の研究

本研究では、ARアプリケーションのための、任意に分割された平面物体を扱うことが可能なオブジェクトトラッキングの手法を提案します。提案手法では自然特徴量を利用します。分割された平面物体の検出には、ロバスト推定手法の一種であるprogressive sample consensus(PROSAC)を繰り返し適用する手法を採用しました。更に対象物体のオクルージョン検出も同時に行うことにより検出精度を向上しました。これらにより、リアルタイム性が重視されるARアプリケーションへ適用可能な処理性能を実現しました。