Sheldrick, Peter (2016)
CAD-Model Tracking using RGB-D Cameras.
Technische Universität Darmstadt
Masterarbeit, Bibliographie
Kurzbeschreibung (Abstract)
This thesis deals with the determination of the six DOF of an RGB-D camera relative to a known CAD-Model. Extracting features in image based tracking with no other input data reduces the achievable precision of tracking. This thesis presents methods that use the whole input frame from a depth camera - these are so called "dense'" methods. Methods such as ICP, that is used in KinectFusion, and depth image warping, which is used in DVO-SLAM, are compared for the task of CAD-Model tracking. Rendering is used for tracking and both GPU implementations such as OpenGL and CPU ray casting is used to track real depth data. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Bestimmung der sechs DOF einer RGB-D Kamera relativ zu einem bekannten CAD-Modell. Feature Extraktion bei Bildbasiertem Tracking ohne weitere Daten reduziert die erreichbare Genauigkeit des Trackings. In dieser Arbeit werden Methoden vorgestellt, die ein ganzes Tiefenbild benutzen - das sind sogenannte "dense"' Methoden. ICP, das in KinectFusion benutzt wird, und Tiefenbild Warping, welches in DVO-SLAM benutzt wird, werden in Bezug auf CAD-Modell Tracking verglichen. Rendering wird für Tracking benutzt und sowohl GPU Implementierungen wie OpenGL als auch CPU basiertes Ray Casting werden benutzt, um echte Tiefendaten zu tracken.
| Typ des Eintrags: | Masterarbeit |
|---|---|
| Erschienen: | 2016 |
| Autor(en): | Sheldrick, Peter |
| Art des Eintrags: | Bibliographie |
| Titel: | CAD-Model Tracking using RGB-D Cameras |
| Sprache: | Englisch |
| Publikationsjahr: | 2016 |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | This thesis deals with the determination of the six DOF of an RGB-D camera relative to a known CAD-Model. Extracting features in image based tracking with no other input data reduces the achievable precision of tracking. This thesis presents methods that use the whole input frame from a depth camera - these are so called "dense'" methods. Methods such as ICP, that is used in KinectFusion, and depth image warping, which is used in DVO-SLAM, are compared for the task of CAD-Model tracking. Rendering is used for tracking and both GPU implementations such as OpenGL and CPU ray casting is used to track real depth data. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Bestimmung der sechs DOF einer RGB-D Kamera relativ zu einem bekannten CAD-Modell. Feature Extraktion bei Bildbasiertem Tracking ohne weitere Daten reduziert die erreichbare Genauigkeit des Trackings. In dieser Arbeit werden Methoden vorgestellt, die ein ganzes Tiefenbild benutzen - das sind sogenannte "dense"' Methoden. ICP, das in KinectFusion benutzt wird, und Tiefenbild Warping, welches in DVO-SLAM benutzt wird, werden in Bezug auf CAD-Modell Tracking verglichen. Rendering wird für Tracking benutzt und sowohl GPU Implementierungen wie OpenGL als auch CPU basiertes Ray Casting werden benutzt, um echte Tiefendaten zu tracken. |
| Freie Schlagworte: | Guiding Theme: Digitized Work, Research Area: Computer vision (CV), 2D/3D registration, CAD models, Time-of-flight cameras (TOF cameras), Computer graphics, Computer vision, Rigid registration, Ray casting, Tracking, Augmented reality (AR), Pose estimation, Depth cameras, Object tracking |
| Zusätzliche Informationen: | 43 p. |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 20 Fachbereich Informatik 20 Fachbereich Informatik > Mathematisches und angewandtes Visual Computing |
| Hinterlegungsdatum: | 07 Mai 2019 14:13 |
| Letzte Änderung: | 07 Mai 2019 14:13 |
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