SuperPoint 및 SuperGlue를 이용한 CS-RANSAC 기반 증강현실 정확성 향상

초록

본 실험에서는 신경망을 사용한 특징점 검출과 매칭 방법을 이용하여 증강현실 어노테이션을 수행하고 항공기 정비 작업 증강현실 어노테이션의 데이터세트를 이용하여 증강된 어노테이션의 정확도를 평가하였다. 제안된 방법은 증강하고자 하는 이미지와 카메라 프레임에서 특징점과 설명자를 SuperPoint를 사용하여 추출하여 SuperGlue를 사용하여 두 이미지의 특징점을 매칭하여 증강현실 어노테이션을 수행하는 것이다. 실험을 위해 메타버스 항공기 정비 콘텐츠를 이용하여 증강현실 어노테이션 데이터셋을 제작하였으며, 실험은 사라지는 오류, 잘못 증강되는 오류, 떨림 오류 3가지 오류 유형을 제안된 방법과 전통적인 방법을 비교하여 평가하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 SURF+NN과 같은 전통적인 방법에 비해 오류를 크게 줄였음을 보여주었다. 제안된 방법을 사용하면 항공기 정비 증강현실 어노테이션에 유용할 수 있다.