Trajectory-based alignment for optical see-through HMD calibration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In order to align the virtual and real content precisely through augmented reality devices, especially in optical see-through head-mounted displays (OST-HMD), it is necessary to calibrate the device before using it. However, most existing methods estimated the parameters via 3D-2D correspondences based on the 2D alignment, which is cumbersome, time-consuming, theoretically complex, and results in insufficient robustness. To alleviate this issue, in this paper, we propose an efficient and simple calibration method based on the principle of directly calculating the projection transformation between virtual space and the real world via 3D-3D alignment. The proposed method merely needs to record the motion trajectory of the cube-marker in the real and virtual world, and then calculate the transformation matrix between the virtual space and the real world by aligning the two trajectories in the observed view. There are two advantages associated with the proposed method. First, the operation is simple. Theoretically, the user only needs to perform four alignment operations for calibration without changing the rotation variation. Second, the trajectory can be easily distributed throughout the entire observation view, resulting in more robust calibration results. To validate the effectiveness of the proposed method, we conducted extensive experiments on our self-built optical see-through head-mounted display (OST-HMD) device. The experimental results show that the proposed method can achieve better calibration results than other calibration methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».