可重定向增强现实：基于三维场景图的室内场景上下文感知增强现实
计算机视觉与模式识别
2020-08-19 v1
摘要
在本文中，我们提出 Retargetable AR，一种新颖的 AR 框架，其产生的 AR 体验能够感知设置于各种真实环境中的场景上下文，实现虚拟与真实世界之间的自然交互。为此，我们用三维空间中物体间的关系而非坐标变换来刻画场景上下文。AR 内容所假设的上下文与用户体验 AR 的真实环境所形成的上下文均被表示为抽象的图表示，即场景图。我们的框架从 RGB-D 流中生成融合场景几何与语义信息的体素地图。此外，利用语义地图，我们将场景物体抽象为有向包围盒并估计其朝向。借助此种场景表示，我们的框架以在线方式构建刻画真实环境 AR 上下文的三维场景图。所构建图与表示 AR 内容上下文的 AR 场景图之间的对应关系提供了语义配准的内容布置，从而促进虚拟与真实世界间的自然交互。我们通过有向包围盒估计性能的定量评估、基于所构建三维场景图的 AR 内容布置主观评估以及在线 AR 演示，对原型系统进行了广泛评估。这些评估的结果显示了我们框架的有效性，表明其能在多种真实场景中提供上下文感知的 AR 体验。
引用
@article{arxiv.2008.07817,
title = {Retargetable AR: Context-aware Augmented Reality in Indoor Scenes based on 3D Scene Graph},
author = {Tomu Tahara and Takashi Seno and Gaku Narita and Tomoya Ishikawa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.07817},
year = {2020}
}
备注
11 pages, 15 figures