[ca] Aquesta tesi s'emmarca en el context de la realitat augmentada. La problemàtica més gran consisteix en l'estimació de la posició de la càmera en temps real. Aquesta estimació s'ha de fer seguint tres criteris principals: precisió, robustesa i eficiència computacional. En el marc d'aquesta tesi, establim alguns mètodes que permetin un millor ús de les primitives de les imatges. En el nostre cas, les primitives de les imatges són els punts característics. Per aconseguir aquest objectiu, ens basem en la textura d'aquesta imatge. Primerament, establim una arquitectura que faciliti una estimació de la posició més ràpida, sense pèrdua de precisió o robustesa. Aquesta arquitectura es basa en la utilització de la informació recollida durant una fase offline, en la qual reconstruïm l'escena en 3D. Utilitzem tota aquesta informació per a construir un graf de veïnatge dins de les imatges de la base de dades. Aquest graf de veïnatge ens permet seleccionar les imatges més rellevants per tal de calcular la posició de la càmera de manera més eficaç. En tant que els processos de descripció i matching no són prou ràpids, s'han optimitzat els càlculs, la qual cosa ens ha portat a proposar el nostre propi descriptor. Amb aquesta finalitat, hem construït un esquema genèric basat en la teoria de la informació la qual engloba una bona part dels descriptors binaris, inclòs el recent descriptor anomenat BOLD. El nostre objectiu ha estat, com per a BOLD, incrementar l'estabilitat dels descriptors produïts en els canvis d'orientació. Per aconseguir-ho, hem dissenyat un nou esquema de selecció offline que s'adapta millor al procés de matching online, que ens permet integrar les millores al descriptor que hem construït. Tot això ens permet millorar les actuacions del descriptor especialment en termes de rapidesa en comparació amb els descriptors de l'estat de l'art. En aquesta tesi descrivim diversos mètodes utilitzats per a estimar la posició de la càmera més eficientment. Dels resultats del treball n'han sorgit dues publicacions (una nacional i una altra internacional) així com una sol·licitud de patent. Realitat augmentada: SFM,SLAM, estimació de la posició a temps real, descriptors basats en punts característics, aprenentatge, enregistrament 2D/3D

[en] This thesis belongs within the context of augmented reality. The main issue resides in estimating a camera pose in real-time. This estimation should be done following three main criteria: precision, robustness and computation efficiency. In the frame of this thesis we established methods enabling better use of image primitives. As far as we are concerned, we limit ourselves to keypoint primitives. We first set an architecture enabling faster pose estimation without loss of precision or robustness. This architecture is based on using data collected during an offline phase. This offline phase is used to construct a 3D point cloud of the scene. We use those data in order to build a neighbourhood graph within the images in the database. This neighbourhood graph enables us to select the most relevant images in order to compute the camera pose more efficiently. Since the description and matching processes are not fast enough with SIFT descriptor, we decided to optimise the bottleneck parts of the whole pipeline. It led us to propose our own descriptor. Towards this aim, we built a framework encompassing most recent binary descriptors including a recent state-of-the-art one named BOLD. We pursue a similar goal to BOLD, namely to increase the stability of the produced descriptors with respect to rotations. To achieve this goal, we have designed a novel offline selection criterion which is better adapted to the online matching procedure introduced in BOLD. In this thesis we introduce several methods used to estimate camera poses more efficiently. Our work has been distinguished by two publications (a national and an international one) as well as with a patent application. Augmented Reality: SFM, SLAM, real time pose computation, keypoint description, Machine learning, 2D/3D registration