Suivi de caméra à partir de marqueurs plans composés de cercles concentriques : paradigme et algorithmes

National audienceIn this paper we present a marker-based camera tracking with fiducial markers made up of a set of concentric circles. A set of concentric circles (C2Tag) is well suited to cope with the camera tracking problem : a C2Tag is very discriminatory in pictures, its detection is also possible in occluded cases and it can be identified by mean of a possible coding. In addition, its geometry is closely related to the euclidian structure of the support plane. We present the general paradigm of camera tracking based on two coplanar C2Tag and the different steps involved : detection, identification, adjustment, 2D reconstruction, calibration and 3D reconstruction. Our contribution focuses on the last step which consists of a bundle adjustment : we describe a minimal parametrization and a criterion which minimizes the distance between measured points and the ellipses constituting the marker. Experiments on synthetic data and real data confirm the performance of the proposed method.Nous nous intéressons au suivi de caméra (camera tracking) à partir d'un marqueur plan composé de deux ensembles de cercles concentriques. Un ensemble de cercles concentriques (C2Tag) a des propriétés très adaptées au suivi de caméra : un C2Tag est très discriminant dans les images, il peut être détecté et ajusté même en cas d'occultation ; il permet aussi son identification grâce à un possible codage. De plus, sa géométrie est liée intrinsèquement aux propriétés euclidiennes de son plan de support. Nous donnons le paradigme général du suivi de deux C2Tag coplanaires en détaillant les étapes nécessaires à sa mise en oeuvre : détection, identification, ajustement, reconstruction 2D, calibrage et reconstruction 3D. Notre contribution porte sur la dernière étape consistant en un ajustement de faisceaux : nous décrivons un paramétrage minimal et un critère permettant de minimiser la distance des points extraits aux ellipses composant le marqueur. Des expériences ont été réalisées sur des données de synthèse et des données réelles et confirment la performance des algorithmes