Accurate registration in augmented reality systems is essential to guarantee the visual consistency of the augmented environment. Although
error in the virtual-real alignment is almost unavoidable, different approaches have been proposed to quantify and reduce such errors.
However, many of the existing solutions require a lot of a priori information, or they only focus on camera calibration to guarantee good
results in the registration. This article presents a heuristic method that aims to reduce registration errors in markerless augmented reality
systems. The proposed solution sees error reduction as a mono-objective optimization problem, which is addressed by means of the Ant
Colony Optimization (ACO) algorithm. Experimental results reveal the validity of the proposed method, reaching an average error of 1.49
pixels for long video sequencesUn registro preciso en sistemas de realidad aumentada es esencial para garantizar la consistencia visual del entorno aumentado. Aunque el
error en la alineación virtual-real es casi inevitable, en la literatura se han propuesto varios enfoques para cuantificar y reducir dicho error.
Sin embargo, muchos de los trabajos existentes requieren mucha información a priori, o sólo se centran en la calibración de la cámara para
garantizar buenos resultados. En este artículo, se presenta un método meta-heurístico para reducir el error en el registro. Nuestra solución
considera la reducción del error como un problema de optimización mono-objetivo, que se aborda mediante el Algoritmo de Colonias de
Hormigas (ACO). Los resultados experimentales revelan la validez del método propuesto, alcanzando un error promedio de 1,49 píxele