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Markertracking

Mit Hilfe von Trackingmethoden werden Position und Ausrichtung eines Objektes bestimmt. Tracken kann man sowohl Objekten, welche man durch virtuelle Objekte erweitern will als auch Person selbst welche das System nutzt.

Mit Hilfe von Trackingmethoden werden Position und Ausrichtung eines Objektes bestimmt. Tracken kann man sowohl Objekten, welche man durch virtuelle Objekte erweitern will als auch Person selbst welche das System nutzt.

 

Markerbasiertes Tracking gehört zu den optischen Tracking verfahren. Das Tracking erfolgt über speziell dafür angebrachte Marker.

 

Generell stellt sich bei optischen Trackingsystemen die Frage wie man Objekte am besten identifizieren kann. Daraus ergeben sich Eigenschaften die ein Marker unbeding haben sollte:

_Er muss aus allen Richtungen gleich gut erkennbar sein

_Er muss einfach lokalisierbar sein

_Der Kontrast zwischen "realer" Welt und Marker sollte möglichst groß sein

_Ein guter Algorithmus muss den Marker eindeutig identifizieren

_Ein einzelner Marker sollte immer einer Markerfamilie angehören

 

Die gute Form eines Markers sollte möglichst gleichmäßig sein, damit man ihn aus allen Richtungen gut erkennen kann. Dazu sind mindestens 4 unabhängige, eindeutig identifizierbare Punkte nötig. Die optimale Form scheint deshalb ein quadratischer Marker zu sein, da er alle genannten Kriterien erfüllt und zudem eine einfache Form darstellt.

 

Statt mit farbigen Markern zu arbeiten sind Graustufen wesentlich von Vorteil. Farben können je nach Licht und Kameraperspektive stets anders aussehen. Dazu kommt dass Graustufe vom Rechner schneller verarbeitet werden können. Schwarz-weiß Bilder beiten einen guten Kontrast zur meist farbigen Umgebung welcher bei der Identifikation von Markern sehr von Vorteil ist.

 

verschiedene Markertypen

 

Um den Marker in seiner Umgebung gut zu finden, ist ein dicker schwarzer quadratischer Rand auf weißem Hintergrund von Vorteil. So setzt sich der Marker in jeder Umgebung eindeutig ab. Bei der Identifizierung eines Markers wird ein soeben entdeckter Marker (I) mit möglichen Bildern (P) aus der Datenbank verglichen. Das erfolgt durch einen sogenannten Korrelationskoeffizienten. Er wird mit folgender Formel berechnet:

 

Formel zur Berechnung der Übereinstimmung eines Markers

 

Gefunden wurde das Bild mit dem größten ρ welches zusätzlich größer sein muss als ein vorher abgemachter Grenzwert (meist 0,5).

 

Grundsätzlich scheint der Gedanke Buchstaben als Marker zu nehmen interessant und wir können diese auch mit unserem Auge sehr gut untescheiden. Probleme ergeben sich lediglich wenn Teile der Marker verdeckt werden (siehe G und C).

 

Beispiele für Buchstabenmarker

 

 

 

Videobeispiele

http://www.pattenstudio.com/services/

http://www.youtube.com/watch?v=0h-RhyopUmc

http://www.youtube.com/watch?v=t8h5o0OYn50

http://www.youtube.com/watch?v=dAP6rvLeI5g&feature=related

 

Quellen

 

http://reactivision.sourceforge.net/

http://processing.org/