In this paper, we propose a maker-less multiple 3D camera pose tracking method that plays an important part in AR framework. Our method expand existing single object target to multiple 3D object targets, and consider inter-camera pose relationship to enables more reliable camera tracking in various camera movement during the AR experience. In order to set-up the inter-camera pose relationship during the multiple object tracking, we generate off-line training AR tracking data and then we apply tracking data to parallel tracking and detection method. In order to prove the reliable and robust camera tracking performance, we build three-different 3D miniature model’s AR tracking data and verified its tracking performance, and we also applied this method to AR framework to prove enhancement of user’s AR authoring experience.
본 논문에서 제안하는 연구는 AR 프레임워크를 구성하는 중요한 역할을 하는 3차원 마커리스 추적방식을 다수의 3차원 객체로 확장하고, 병렬 프로세스를 구성하여 추적 성능을 안정적으로 개선함을 실험적으로 증명한다. 본 논문에서 제안하는 추적 방식은, 기존의 단일 3차원 객체 추적방식을 다수 객체 추적방식으로 연구의 범위를 확장 후, Pivot 객체를 중심으로 한 다수 객체 간 카메라 자세의 관계성 설정을 통해, 단일 객체 추적 방식보다 안정적이고 강건한 추적을 가능하게 하는 방법을 제안한다. 제안하는 추적 방식의 안정성과 강건성을 보이기위해 실제 3차원 미니어처를 오프라인 트레이닝하여 AR 추적 데이터를 생성 후, 객체 추적기술을 증강현실 프레임워크에 적용하여 일반 사용자의 보다 정확하고 빠른 저작의 가능성을 사용자 평가를 통해 판단한다.
