전경 움직임의 정확한 추정을 실현하기 위해, 본 논문에서는 인코딩 마커 기반의 고정밀 움직임 추정 방법을 제안한다. 본 방법은 측정 환경 내 전경과 배경에 고리형 인코딩 마커를 부착하고, 각 전경 움직임 후 여러 이미지를 수집한다. 모든 카메라 자세와 배경 고정 마커, 전경 움직임 마커의 공간 좌표를 동시에 추정하여 전경 움직임 6자유도 파라미터(회전, 이동)를 획득한다. 이를 위해 본 논문에서는 랜덤 샘플 합치기 기반 인코딩 마커 인식 및 추출, 그래프 클러스터링 기반 마커 및 카메라 그룹핑, 모션 복원 구조에서 증분식 배경 점 및 카메라 자세 초기화, 그래프 최적화를 통한 전경 점 및 전경 움직임 초기화, 일반화 번들 조정을 포함한 전역 최적화 등의 고정밀 움직임 추정 프로세스를 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 전경 움직임 추정 방법의 정밀도는 약 0.3 mm로, 고정밀 전경 움직임 추정 요구를 충족한다.

고정밀 움직임 추정; 인코딩 마커; 그래프 클러스터링 기반 그룹핑; 일반화 번들 조정을 통한 전역 최적화