Transformation based object classification

Abstract

Diese Arbeit befasst sich mit der Problemstellung der automatischen Initialisierung für Augmented Reality Applikationen im mobilen Anwendungsbereich. Es wird ein Verfahren entwickelt, welches ohne sichtliche Initialisierungsmarken eine Augmented Reality-Anwendung automatisch lädt. In der Regel wird hierfür auf Marker meist in der Form von QR-Codes zurückgegriffen. Das Verfahren soll die vorhanden Sensoren und verschiedene Bildanalyseverfahren nutzen, um eine Klassifizierung von Objekten zu realisieren. Die Objekte müssen vorher in einer Anlernphase im System hinterlegt werden. Hierbei werden eine Vielzahl von Trainingsdaten abgelegt, die beim Erkennen dann mit den aktuellen Werten abgeglichen werden. Im Rahmen des Forschungsprojektes "PIMAR" wird ein Prototyp dieses Verfahrens in einer Android-Anwendung für das mathematische Mitmach-Museum "Mathematikum" in Gießen umgesetzt. In der Anwendung werden exemplarisch einzelne Exponate über das Verfahren erkannt und die zugehörige AR-Szene geladen.