realidade aumentada sem marcadores markless tracking
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REALIDADE AUMENTADA SEM MARCADORES
“Markless Tracking”
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Equipe
André Fernando A. R. Pimentel (afarp) Arthur Lima Cirino (alc6) Cleivson Siqueira de Arruda(csa3) Diogo Torres de M. Medeiros (dtmm) Rubem Salzano Neto(rsn3)
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Roteiro
Introdução; Definições de Realidade Aumentada; Exemplos de Realidade Aumentada; Realidade Aumentada sem Marcadores.
Definição Exemplos Técnicas
Conclusão
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Introdução
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O que é RA?
“Realidade Aumentada é definida usualmente como a sobreposição de objetos virtuais tridimensionais, gerados por computador, com um ambiente real, por meio de algum dispositivo tecnológico.”
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O que é RA?
Conceituação muito geral;
A definição só fica clara com sua inserção em um contexto mais amplo: o da Realidade Misturada.
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O que é RA?
Realidade Misturada é a sobreposição de objetos virtuais gerados por computador com o ambiente físico, mostrada ao usuário, em tempo real,com o apoio de algum dispositivo tecnológico
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1966 Ivan Sutherland inventa capacetes para
exibição de imagens, sugerindo uma janela para um mundo virtual.
Contexto histórico da RA
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Contexto histórico da RA
1989 Jaron Lanier inventa o termo “Realidade
Virtual” e cria o primeiro comercial em torno de mundos virtuais.
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Contexto histórico da RA
1990 Tom Caudell cunha o termo “Realidade
Ampliada”, enquanto estava na Boeing, a fim de ajudar trabalhadores a montar a conexão de cabos em aeronaves.
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Tendências Futuras
“O mercado total de RA é estimado em atingir US$ 350 milhões em 2014, sendo 48% em publicidade e o restante em aplicações móveis, jogos e aplicações customizadas, mostrando a grande diversidade da área” (ABI Research)
“Nos próximos anos, a RA deixará de ser uma tecnologia de nicho para aplicações militar, médica e da indústria pesada para ser uma difusão no mercado” (Jackie Fenn, vice-presiddente do Gartner)
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Dois bons motivos para a RA explodir nos próximos anos...
Tendências Futuras
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Tipos de Sistemas de RA
Sistema de visão ótica direta;
Sistema de visão direta por vídeo;
Sistema de visão por vídeo baseado em monitor;
Sistema de visão ótica por projeção.
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Sistema de visão ótica direta “O sistema de visão ótica direta utiliza
óculos ou capacetes com lentes que capturam a imagem real, possibilitando a projeção de imagens virtuais ajustadas com a cena real.”
Usa-se uma lente inclinada que permite a visão direta e que reflita a projeção de imagens geradas por computador diretamente nos olhos do usuário.”
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Sistema de visão ótica direta
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Sistema de visão direta por vídeo “Utiliza capacetes com microcâmeras de
vídeo acopladas. A cena real, capturada pela microcâmera, é misturada com os elementos virtuais gerados por computador e apresentadas aos olhos do usuário, através de pequenos monitores montados no capacete.”
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Sistema de visão direta por vídeo
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Sistema de visão por vídeo baseado em monitor
“O sistema de visão por vídeo baseado em monitor utiliza uma webcam para capturar a cena real. Depois de capturada, a cena real é misturada com os objetos virtuais gerados por computador e apresentada no monitor.”
“O ponto de vista do usuário normalmente é fixo e depende do posicionamento da webcam.”
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Sistema de visão por vídeo baseado em monitor
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Sistema de visão ótica por projeção
“O sistema de visão ótica por projeção utiliza superfícies do ambiente real, onde são projetadas imagens dos objetos virtuais, cujo conjunto é apresentado ao usuário que o visualiza sem a necessidade de nenhum equipamento auxiliar. Embora interessante, esse sistema é muito restrito às condições do espaço real, em função da necessidade de superfícies de projeção. “
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Sistema de visão ótica por projeção
www.youtube.com/watch?v=rP5y7yp06n0
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Conclusões sobre a introdução “Os sistemas de visão ótica são apropriados
para situações onde a perda da imagem pode ser perigosa, como é o caso de uma pessoa andando pela rua, dirigindo um carro ou pilotando um avião.”
“Em locais fechados, onde o usuário tem controle da situação, o uso da visão por vídeo é adequado e não oferece perigo, pois em caso de perda da imagem, pode-se retirar o capacete com segurança, se for o caso.”
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Definições de Realidade Aumentada
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Marcadores
“Os processos mais comuns de interação com elementos de RA dependem de um marcador (“marker”) que, na verdade é um pequeno desenho em preto-e-branco impresso numa folha de papel. É como se fosse um ícone grande chapado num cartão, cuja função é prover um referencial em cima do qual é “apoiado” um modelo matemático tridimensional. Em alguns casos, objetos comuns da própria cena sendo filmada podem servir de marcados, por exemplo, uma caneta ou mesmo um rosto.”
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Marcadores
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Marcadores
“A imagem do marcador é capturada e o software reconhece não só a imagem no cartão, que é colocado dentro do enquadramento da câmera, mas reconhece também a posição do ícone em relação à câmera, informação que dará a perspectiva correta à imagem 3D que será mostrada. Em geral, a imagem impressa do ícone determina um plano imaginário, sobre o qual a ação de RA irá transcorrer, e o objeto tridimensional aparecerá fundido na imagem estampada na tela, mesclando a cena real com a imagem computadorizada, como se fosse um holograma.“
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Marcadores
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Exemplos sobre Marcadores
http://www.youtube.com/watch?v=6Eohr1mmRTo&feature=player_embedded
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Aplicações Atuais
Comércio; Militar; Engenharia; Robótica; Jogos; Medicina; Educação.
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Aplicações Atuais - Comércio Surface
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Aplicações Atuais - Militar
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Aplicações Atuais Engenharia
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Aplicações Atuais - Robótica
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Aplicações Atuais - Jogos
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Aplicações Atuais - Medicina
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Realidade Aumentada sem Marcadores
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RA sem marcadores - Definição “markless tracking”
“O rastreamento sem marcadores permite aos computadores reconhecer informações de contrastes e padrões sem quaisquer códigos, gravações ou marcas especiais no material impresso.”
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RA sem marcadores - Exemplos http://www.youtube.com/watch?v=b4_V4
qZNF3I
http://www.youtube.com/watch?v=qXcIZ1R68SQ&feature=player_embedded
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Em realidade aumentada sem marcadores, objetos 3D virtuais são integrados em um verdadeiro ambiente 3D em tempo real. Isso é realizado usando as imagens do mundo real como marcador ao invés de marcadores aplicados em sistemas tradicionais.
RA sem marcadores - Definição
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Sobre uso de marcadores
RA com marcadores
Simplicidade
Robustez
Necessidade de modificar o ambiente
RA sem marcadores
Maior imersão
Não tem a restrição de mudar o ambiente
Complexidade
Exemplo onde RA com marcadores não seria possível (I am Iron Man 2):http://www.youtube.com/watch?v=IkXLS9Zgh0E
Exemplo onde RA sem marcadoores não seria possível (QR Code):http://www.youtube.com/watch?v=I6MiJKgtbug&NR=1
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Projeto desenvolvido pelo GRVM Uso de duas tecnologias
RA sem marcadores Reconstrução de imagens 3D a partir de 2D
RA sem marcadores - TechPetro
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RA sem marcadores - Técnicas
Online Monocular
MAR
Model Based SfM
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Modelos 3D são combinados com imagens 2D do mundo real, apresentando como saída: Objetos presentes na imagem Posição Orientação
Processo off-line, onde há uma fase de preparação para a fase on-line do tracker
Interação entre os mundos real e virtual
RA sem marcadores – MB
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RA sem marcadores – MB
Model Based
Edge Based
Point Sampling
Explicit edge
detection
Optical flow
based
Texture based
Template matching
Interest point based
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Informação da borda da imagem Quando a primeira pose é estimada, ela
é usado como base para o próximo modelo
Vantagens Baixa complexidade Bom desempenho Fácil de implementar
Desvangagens Não suportam rápido movimento da
câmera Correspondência de erros
RA sem marcadores – Edge Based
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Identifica pontos de controle ao longo da borda do modelo 3D
Após a seleção, os pontos são projetados sobre a imagem
Vantagem Eficiente (simples) Muito gerais
Desvantagens Falta de robustez
RA sem marcadores – Edge Based
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Detecção de bordas explícitas sobre a imagem, que são extraídas da imagem (detecção de linha)
Vantagens Mais robustos
Desvantagens Falta de um modo geral Baixa eficiência
RA sem marcadores – Edge Based
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RA sem marcadores – MB
Model Based
Edge Based
Point Sampling
Explicit edge
detection
Optical flow
based
Texture based
Template matching
Interest point based
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MAR – Optical Flow Based
Monitoramento temporal da imagem, extraída a partir do movimento relativo da projeção do objeto na imagem
Calcula-se o fluxo óptico de t a t+1
O algoritmo (Kanade-Lucas) determina quais os pontos ainda estão presentes em t+1
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Vantagens Mudanças mais suaves entre as
consecutivas poses Carga de processamento moderada Robusto contra a mudança de iluminação e
grandes deslocamentos da câmera Desvantagens
Acúmulo de erros (desvio da calibração da câmera)
MAR – Optical Flow Based
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RA sem marcadores – MB
Model Based
Edge Based
Point Sampling
Explicit edge
detection
Optical flow
based
Texture based
Template matching
Interest point based
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Aplica um modelo de distorção para uma imagem de referência, a fim de recuperar o movimento do objeto rígido
Trata padrões que dificilmente seriam tratados para models de características locais
Minimiza a diferença entre uma região da imagem e um modelo referência
MAR – Template matching
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Leva em conta as características localizadas, ao invés de uma pesquisa global
Mudança de iluminação facilmente tratáveis
Monitoramento pode ser feito por KL Tracker (KLT) Acúmulo de erros durante a execução Continuidade Keyframe
MAR – Interest Point Based
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MAR – SfM
Sfm
Real-Time Mono SLAM
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Vantagens Recuperação da estrutura da cena em
tempo real Online: reconstrução de um ambiente
desconhecido Nenhum conhecimento a priori sobre o
ambiente Desvantagens
Muito complexas Restrições, devido a sua natureza em
tempo real (Alguns ambientes muito complexos)
MAR – SfM (Structure from Motion)
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Técnica clássica
Não se preocupa com restrições de tempo real, porém os algoritmos buscam minimizar essas restrições.
Fases do pipeline SfM Recurso de acompanhamento Matriz fundamental de extração e refino Câmera de estimação da pose e auto-
calibração
MAR – Real-Time
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Modificações no pipeline Simplificação de alguma fase do pipeline ou
substituição por outro algoritmo Câmera pose de estimação e de auto-
calibração são substituídos por apenas 5 pontos
Busca “tempo mínimo” para reconstrução das cena: aproximação do tempo real da reconstrução 3D
MAR – Real-Time
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Utiliza sensores como lasers e sonares Algoritmo MonoSLAM
30 frames/seg (fps) Estimativas criam um mapa do ambiente
natural Vantagens
Muito eficiente Robusto
Desvantagens Restrito a ambientes fechados, movimento
da câmera e da imagem
MAR – MonoSLAM
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É necessário conhecer uma imagem inicial
Localização de um melhor candidato dentro de uma janela limitada, posicionado aleatoriamente
Recursos inseridos: crescimento do mapa
MAR – MonoSLAM
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Câmeras Sensíveis à Profundidade “A plataforma de realidade aumentada
da YDreams suporta câmaras sensíveis à profundidade. Este tipo de câmaras permite a determinação da posição 3D dos utilizadores (suporta vários utilizadores) e objetos no ambiente, tornando possível uma experiência de realidade aumentadas sem marcadores.”
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Edge Detection (Detecção de Bordas)
EyeToy – Playstation 2 “A ideia principal dessa técnica é
determinar os pontos de uma imagem digital e disparar eventos assim que a intensidade luminosa é alterada neles.”
(+) reduz a quantidade de dados que devem ser processados, descartando informações consideradas “inúteis” mas preservando as propriedades estruturais da imagem.
Não obteve sucesso de vendas.
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Edge Detection (Detecção de Bordas)
(-) necessidade de iluminação ótima para funcionar.
http://www.youtube.com/watch?v=Ot-YgCBD5FA&feature=player_embedded
![Page 63: REALIDADE AUMENTADA SEM MARCADORES Markless Tracking](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062418/552fc130497959413d8d4677/html5/thumbnails/63.jpg)
Project Natal
Não haverá necessidade de colocarmos marcadores ou sensores de movimento no corpo;
O software do aparelho se responsabilizará por calcular as distâncias média dos principais pontos do nosso corpo (48 ao todo), montando um wireframe (esqueleto) do nosso corpo;
![Page 64: REALIDADE AUMENTADA SEM MARCADORES Markless Tracking](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062418/552fc130497959413d8d4677/html5/thumbnails/64.jpg)
Project Natal
a partir desse cálculo o Xbox 360 será capaz de “montar” um ambiente virtual tridimensional, sem a necessidade de nem um outro aparelho, ou câmera ou qualquer coisa;
o Project Natal reconhecerá pessoa por pessoa;
sensor infravermelho, capaz de capturar os movimentos até mesmo em ambientes completamente escuros.
http://www.youtube.com/watch?v=-_UzcnTYqc4&feature=player_embedded
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Markerless motion capture
“descrever o processo de gravação de movimento e traduzir esse movimento em um modelo digital.”
Aplicações: militar, entretenimento, esportes e aplicações médicas;
No cinema ele se refere a gravação de ações de atores humanos, e usar essa informação para animar modelos de personagens digitais em 2D ou 3D;
http://www.youtube.com/watch?v=VXU2hYz68Uk
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Conclusão
A realidade aumentada sem marcadores está criando um novo mercado inexplorado de aplicações para as aplicações em multimídia e criando novas oportunidades de negócios para as empresas.
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www.realidadeaumentada.com.br/
pt.wikipedia.org/wiki/Realidade_aumentada
http://www.baixaki.com.br/info/2124-como-funciona-a-realidade-aumentada.htm
www.cin.ufpe.br/~tg/2008-2/fpms.pdf
aindaapensar.blogspot.com/.../experiencia-com-realidade-aumentada.html
[AZU93]AZUMA, R. T. Tracking Requirements for Augmented Reality, Communications of the ACM, 36(7):50-51, July 1993.
[BIL01]BILLINGHURST, M. et al. The MagicBook - Moving Seamlessly between Reality and Virtuality. Computer Graphics and Applications, 2001. 21(3), 2-4. Disponível em http://www.hitl.washington.edu/publications/r-2002-29/r-2002-29.pdf. Acesso em 30 de março de 2005.
[BOM95]BOMAN, D. K. International Survey: Virtual Environment research, IEEE Computer, 28(6):57-65. Junho. 1995.
[KIR04]KIRNER, C. ; TORI, R. Introdução à Realidade Virtual, Realidade Misturada e Hiper-realidade. In: Claudio Kirner; Romero Tori. (Ed.). Realidade Virtual: Conceitos, Tecnologia e Tendências. 1ed. São Paulo, 2004, v. 1, p. 3-20.
[MIL94]MILGRAM, P. et. al. Augmented Reality: A Class of Displays on the Reality-Virtuality Continuum. Telemanipulator and Telepresence Technologies, SPIE, V.2351, 1994.
[ZHO04]ZHOU, Z. et al. Interactive Entertainment Systems Using Tangible Cubes, Australian Workshop on Interactive Entertainment, p. 19-22. 2004.
http://en.wikipedia.org/wiki/Motion_capture