Ziel dieser Arbeit ist es, markerloses Tracking unter dem Ansatz der Analyse durch Synthese zu realisieren und dabei auf den Einsatz merkmalsbasierter Verfahren zu verzichten. Das Bild einer Kamera und ein synthetisches Bild der Szene sollen durch den Einsatz von Stilisierungstechniken so verändert und angeglichen werden, dass zu dem gegebenen Kamerabild aus einer Auswahl von gerenderten Bildern jenes erkannt werden kann, welches die reale Kamerapose am exaktesten wiedergibt. Es werden Kombinationen von Ähnlichkeitsmaßen und Visualisierungen untersucht, um eine bestmögliche Vergleichbarkeit der Bilder zu erreichen, welche die Robustheit gegen Trackingfehler erhöhen soll.
Im Kontext der Erweiterten Realität versteht man unter Tracking Methoden zur Bestimmung von Position und Orientierung (Pose) eines Betrachters, die es ermöglichen, grafische Informationen mittels verschiedenster Displaytechniken lagerichtig in dessen Sichtfeld einzublenden. Die präzisesten Tracking-Ergebnisse liefern Methoden der Bildverarbeitung, welche in der Regel nur die Pixel des Kamerabildes zur Informationsgewinnung heranziehen. Der Bildentstehungsprozess wird bei diesen Verfahren jedoch nur bedingt oder sehr vereinfacht miteinbezogen. Bei modellbasierten Verfahren hingegen, werden auf Basis von 3D-Modelldaten Merkmale identifiziert, ihre Entsprechungen im Kamerabild gefunden und aus diesen Merkmalskorrespondenzen die Kamerapose berechnet. Einen interessanten Ansatz bilden die Strategien der Analyse-durch-Synthese, welche das Modellwissen um Informationen aus der computergrafischen Bildsynthese und weitere Umgebungsvariablen ergänzen.
Im Rahmen dieser Arbeit wird unter Anwendung der Analyse-durch-Synthese untersucht, wie die Informationen aus dem Modell, dem Renderingprozess und der Umgebung in die einzelnen Komponenten des Trackingsystems einfließen können. Das Ziel ist es, das Tracking, insbesondere die Merkmalssynthese und Korrespondenzfindung, zu verbessern. Im Vordergrund steht dabei die Gewinnung von visuell eindeutigen Merkmalen, die anhand des Wissens über topologische Informationen, Beleuchtung oder perspektivische Darstellung hinsichtlich ihrer Eignung für stabiles Tracking der Kamerapose vorhergesagt und bewertet werden können.