論文の概要: Ego-Motion Alignment from Face Detections for Collaborative Augmented Reality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02153v1
• Date: Mon, 5 Oct 2020 16:57:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 21:58:39.632191
• Title: Ego-Motion Alignment from Face Detections for Collaborative Augmented Reality
• Title（参考訳）: 協調拡張現実のための顔検出からの自我運動アライメント
• Authors: Branislav Micusik, Georgios Evangelidis
• Abstract要約: トラッカーエゴとともに互いの顔や眼鏡を検出することは、局所座標系を空間的に関連付けるのに十分な条件を与えることを示す。 検出された眼鏡は、確実にアンカーとして機能し、対象とする実用用途に十分な精度をもたらすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.33024001730262
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sharing virtual content among multiple smart glasses wearers is an essential feature of a seamless Collaborative Augmented Reality experience. To enable the sharing, local coordinate systems of the underlying 6D ego-pose trackers, running independently on each set of glasses, have to be spatially and temporally aligned with respect to each other. In this paper, we propose a novel lightweight solution for this problem, which is referred as ego-motion alignment. We show that detecting each other's face or glasses together with tracker ego-poses sufficiently conditions the problem to spatially relate local coordinate systems. Importantly, the detected glasses can serve as reliable anchors to bring sufficient accuracy for the targeted practical use. The proposed idea allows us to abandon the traditional visual localization step with fiducial markers or scene points as anchors. A novel closed form minimal solver which solves a Quadratic Eigenvalue Problem is derived and its refinement with Gaussian Belief Propagation is introduced. Experiments validate the presented approach and show its high practical potential.
• Abstract（参考訳）: 複数のスマートグラス着用者間で仮想コンテンツを共有することは、シームレスなコラボレーション拡張現実体験の重要な特徴である。 共有を可能にするために、基礎となる6Dエゴ配置トラッカーの局所座標系は、それぞれのメガネセット上で独立に動作し、互いに空間的かつ時間的に整合する必要がある。 本稿では,エゴモーションアライメントと呼ばれる,この問題に対する新しい軽量な解法を提案する。 トラッカエゴを併用して顔や眼鏡を検知することで,局所座標系を空間的に関連付ける問題が十分に解決できることを示す。 重要なことに、検出されたメガネは信頼できるアンカーとして機能し、ターゲットとした実用に十分な精度をもたらすことができる。 提案するアイデアは,仮想マーカーやシーンポイントをアンカーとして,従来の視覚的ローカライゼーションステップを放棄することを可能にするものだ。 二次固有値問題を解く新しい閉形式最小解法が導出され、ガウス的信念伝播による洗練が導入される。 実験では,提案手法を検証し,高い実用性を示す。

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