GS-RANSAC : An Error Filtering Algorithm for Homography Estimation based on Geometric Similarities of Feature Points

Abstract

증강 현실은 현실의 대상 위에 증강 객체를 표시하여 정보를 제공하는 것이 목적으로, 증강 객체의 좌표를 정확하게 계산하는 것이 핵심 기능이다. 증강 객체의 좌표를 계산하기 위해서는 두 이미지 간의 호모그래피 추정법을 이용하는데, 여기서 RANSAC(Random Sample Consensus)은 두 이미지에서 추출된 특징점 쌍 중에 적합한 4쌍을 선택하는 기능을 한다. 하지만 기존의 RANSAC의 경우 추출 과정에서 선택한 특징점의 배치가 두 이미지 간에서 기하학적으로 유사한지 보장할 수 없는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하기 위해 RANSAC에서 선택하는 특징점의 배치를 검사하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 이미지 위에 특징점의 사각형을 그려서 정점의 순서와 내각의 분포를 각각 검사한다. 실험 결과 제안하는 알고리즘은 기존 RANSAC보다 결함률을 8.55% 줄였으며, 증강 객체를 보다 정확한 위치에 표시하였다. 우리는 제안하는 알고리즘을 통해 증강 현실에서 증강 객체 좌표의 정확도를 개선하였다.

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