@phdthesis{Millberg2012,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Jessica Millberg},
  title     = {Markerloses, modellbasiertes Echtzeit-Tracking f{\"u}r AR-Applikationen},
  pages     = {92},
  year      = {2012},
  abstract  = {Augmented Reality (AR) findet heutzutage sehr viele Anwendungsbereiche. Durch die {\"U}berlagerung von virtuellen Informationen mit der realen Umgebung eignet sich diese Technologie besonders f{\"u}r die Unterst{\"u}tzung der Benutzer bei technischen Wartungs- oder Reparaturvorg{\"a}ngen. Damit die virtuellen Daten korrekt mit der realen Welt {\"u}berlagert werden, m{\"u}ssen Position und Orientierung der Kamera durch ein Trackingverfahren ermittelt werden. In dieser Arbeit wurde f{\"u}r diesen Zweck ein markerloses, modellbasiertes Trackingsystem implementiert. W{\"a}hrend einer Initialisierungs-Phase wird die Kamerapose mithilfe von kalibrierten Referenzbildern, sogenannten Keyframes, bestimmt. In einer darauffolgenden Tracking-Phase wird das zu trackende Objekt weiterverfolgt. Evaluiert wurde das System an dem 1:1 Trainingsmodell des biologischen Forschungslabors Biolab, welches von der Europ{\"a}ischen Weltraumorganisation ESA zur Verf{\"u}gung gestellt wurde.},
  language  = {de}
}