During the last years, the emerging field of Augmented & Virtual Reality (AR-VR) has seen tremendousgrowth. At the same time there is a trend to develop low cost high-quality AR systems where computing poweris in demand. Feature points are extensively used in these real-time frame-rate and 3D applications, thereforeefficient high-speed feature detectors are necessary. Corners are such special features and often are used as thefirst step in the marker alignment in Augmented Reality (AR). Corners are also used in image registration andrecognition, tracking, SLAM, robot path finding and 2D or 3D object detection and retrieval. Therefore thereis a large number of corner detection algorithms but most of them are too computationally intensive for use inreal-time applications of any complexity. Many times the border of the image is a convex polygon. For thisspecial, but quite common case, we have developed a specific algorithm, cMinMax. The proposed algorithmis faster, approximately by a factor of 5 compared to the widely used Harris Corner Detection algorithm. Inaddition is highly parallelizable. The algorithm is suitable for the fast registration of markers in augmentedreality systems and in applications where a computationally efficient real time feature detector is necessary.The algorithm can also be extended to N-dimensional polyhedrons.


翻译:在过去几年中,新兴的增强和虚拟现实(AR-VR)领域出现了巨大的增长。与此同时,出现了开发低成本高品质AR系统的趋势,需要计算电能。在这些实时框架率和3D应用程序中广泛使用特点点,因此高效高速地物探测器是必要的。角是这些特点,并经常被用作增强现实(AR)中标记对齐的第一个步骤。在图像登记和识别、跟踪、SLAM、机器人路径发现和2D或3D天天体探测和检索中也使用角线。因此,有大量角落检测算法,但大多数这种算法在计算上过于密集,无法在任何复杂的实时应用中使用。图像的边框是锥形的多维形体。对于这个特殊但相当常见的情况,我们已经开发了一个特定的算法,即Cminmax。与广泛使用的Harris Corner检测算法系统相比,拟议的算法大约是5个系数。添加了高度平行的。算法也非常适合在任何复杂的实时应用中进行快速的计算。在快速的运算法中,可以扩展成成一个需要快速的代号。

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