Navigation Basée Image
Sujet proposé par Jean-Claude Iehl (LIRIS / UCBL)
Ce stage se situe dans le cadre d'un projet de
réalité augmentée mobile. On entend par
"système de réalité augmentée", un
système qui permet la superposition d'un modèle 3D
virtuel sur une scène réelle, en temps réel et
avec un rendu le plus réaliste possible. Utilisée avec un
système d'affichage mobile, cette technique permet d'enrichir
le flux visuel perçu par un utilisateur. Dans ce projet, nous
nous plaçons dans le cas d'un utilisateur pouvant se
déplacer dans un environnement à la fois intérieur
et extérieur (par exemple un musée ou un bâtiment
historique). Cela pose, entre autre, des problèmes de
localisation. Il est en effet très important de connaître
précisément les coordonnées de cet utilisateur
afin de pouvoir calculer les images à reprojeter dans son
dispositif d'affichage mobile.
Ce stage porte sur cette problématique de
localisation. Diverses méthodes existent (utilisation de signaux
ultrasons, optiques, infrarouge, localisation wifi, etc.), mais la
plupart utilisent des mécanismes onéreux et demandant une
infrastructure spécifique préexistente. Le but de ce
stage est d'évaluer les possibilités de localisation
offertes par l'analyse du flux video associé à la vision
de l'utilisateur de son environnement.
Il existe plusieurs approches possibles, ce stage
est l'occasion de ce concentrer sur l'utilisation de points
caractériques de l'environnement exploré afin de
déterminer la localisation de l'utilisateur. L'idée est
de prendre plusieurs photos (ou vidéo) de chaque pièce
où peut se déplacer l'utilisateur, d'extraire les points
caractéristisques de ces données et de les confronter au
flux vidéo associé à la vision de l'utilisateur
afin de déterminer à quel endroit se trouve
l'utilisateur.
Les techniques d'extraction de points
caractéristiques et de confrontation / appariement sont
décrites dans "Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints"
et leur utilisation pour la localisation / navigation dans "Reduced SIFT Features for Image Retrieval and Indoor Localisation".
Il est également envisageable d'affiner la
localisation en retrouvant les mouvements de la camera associée
au flux video et donc les déplacements de l'utilisateur dans son
environnement. Les techniques utilisables sont décrites dans "Unsupervised 3D Object Recognition and Reconstrution in Unordered Datasets".
[Retour à la
page d'acceuil]
Bibliographie :
Localisation et navigation basée sur des points caractéristiques
Extraction et confrontation / appariement des points caractériques
Comparaison de différents types de points caractéristiques
Mouvements de la camera
Boites à outils
lecture / écriture, filtrage d'images :
acquisition d'un flux video et contrôle des paramètres d'exposition de webcams :
extraction et confrontation de point caractéristiques
- lib??? (en cours de tests)
[Retour à la
page d'acceuil]