Campus Buildings G uide on Android 校園建築物導覽 系統 劉美麟 指導教授 : 劉興民教授

1. Campus Buildings Guide on Android 校園建築物導覽系統 劉美麟 指導教授:劉興民教授 Department of Computer Science and Information Engineering, National Chung Cheng University, Taiwan Introduction • 2.Database • 在資料庫當中所要存放的資訊型態為「一個資料庫一個表」。當Server端接收到手機端的定位資料時，去找到使用者定位點的範圍當中涵蓋了哪些資料庫中的定位點以縮小搜尋的範圍，再對應到資料庫當中的圖像，利用SIFT影像比對來確認建築物，並抓取該圖的座標點，傳送其編號回資料庫，最後則將該圖像的資料傳出，並在手機螢幕上顯示資訊。 • 手機端的部分要做的功能為利用相機取得相片資料，並傳入server做處理。在這裡多了一項GPS定位的功能，用來輔助影像辨識的不足。 • 1.相機 • 利用ShutterCallback, 和PictureCallback, 調用takePicture()方法來實作相機的功能，並利用FileOutputStream()來存進手機的sd卡當中，再使用HttpURLConnection()將圖片上傳至server，讓Web端可以去使用圖片。 • 2. GPS(Global Positioning System)定位 • 利用getLongitude()和getLatitude()來取得定位資訊，再使用HttpPost建立連線之後利用params.add(new BasicNameValuePair())上傳座標，並讓資料庫可以去縮小範圍。 這次的專題先以小範圍的校園來呈現簡單的導覽效果，並期待未來能夠以此為基礎，將此概念延伸應用在觀光產業上，成為國人的助益。本實驗以Android為開發平台，除了單純的影像辨識之外還利用GPS定位來增加辨識的精確度。使用者於一定位點拍攝建築物後，將此影像上傳，透過系統影像的辨識並結合全球定位系統(GPS)和資料庫的搜尋，便可以得到該棟建築物的歷史資訊、功能以及額外的特色資料。 Development Tools 本實驗的開發環境分為手機端和Server端。 手機端採以Android為開發平台，其開發環境需要以下三個軟體: 1. Android SDK (Software Development Kit) 2. JDK (Java Development Kit) 3. Eclipse Server端的部分，server的架設選擇以Appserv為架設平台。Appserv結合了Apache、PHP、MySQL，而Database的部分，則是以Appserv所提供的MySQL來開發。 Results 以下為拍攝及進行SIFT處理後的輸出結果 Eclipse的撰寫畫面↑ Appserv之首頁↑ Methodology 實作方面分為手機端和Server端。 Web端是以PHP去實作，即是將定位資訊和資料庫當中的去做比對以達到縮小範圍的功用。範圍縮小後，即可從手機端接收來的影像資料來做比對。 1. 影像辨識 影像辨識的部分則是利用SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)來達成，他是一種電腦視覺的演算法，用來偵測影像中的局部性特徵，並在兩影像中找出特徵點來比對，且不會有影像縮放的問題。以「越相似的影像，特徵點符合越多」來判斷兩影像為相似。 相機預覽畫面↑ 結果顯示↑ Conclusions 在多次的測試之後，我們對於此系統檢討結果及結論如下： 在GPS的定位上，經過多次的實驗所得的值相當不穩定，並沒有辦法準確地去做篩選，也由此可知影像辨識依然是本實驗的主軸。若是建築物太過相似則會導致系統辨識錯誤的情況發生。 拍攝畫面若是使用者手震或是天色較暗使得拍攝影像較不清晰時，SIFT沒有辦法正確的比對。 Wifi和行動網路的速度會影響到系統的即時性。 Reference • Anthony Vetro, “Mobile Visual Search Architectures Technologies and the Emerging MPEG Standard” • http://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/ Demo Software: SIFT KeypointDetector • http://androidbiancheng.blogspot.tw/2010/12/androidcameratakepicture.html實現Android照相機的拍照功能 • http://www.stanford.edu/class/ee368/index.htmlEE368: Digital Image Processing SIFT的比對結果→