【摘要】：目前大家的學(xué)習(xí)方式主要是課上聽講為主,課下學(xué)習(xí)資料為輔,教學(xué)資源單一。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)作為新興技術(shù),其在教育領(lǐng)域的應(yīng)用優(yōu)勢為學(xué)習(xí)者帶來了新的體驗(yàn)。該技術(shù)豐富了學(xué)生的學(xué)習(xí)形式,增加了學(xué)生的動(dòng)手能力,讓那些缺乏空間感和想象力的學(xué)習(xí)者能夠身臨其境的感受虛實(shí)疊加的學(xué)習(xí)資源。但是,由于受增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)性能的影響,不能滿足學(xué)習(xí)者實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確獲得虛擬學(xué)習(xí)資源的需求,這使得增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)教學(xué)資源還沒有廣泛普及。因此,如何提高增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)教學(xué)資源實(shí)現(xiàn)中關(guān)鍵算法的性能,對(duì)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)教學(xué)資源普及具有重要意義。為此,本文研究了AR教學(xué)資源實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù),并設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一些基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的教學(xué)資源。首先,本文對(duì)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)教學(xué)資源實(shí)現(xiàn)算法進(jìn)行了整體設(shè)計(jì),對(duì)其中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了性能分析;然后,通過對(duì)傳統(tǒng)的圖像匹配算法進(jìn)行研究與仿真,針對(duì)單一目標(biāo)物體識(shí)別,研究了基于SURF的植物特征點(diǎn)檢測和改進(jìn)的ORB植物特征描述相融合的目標(biāo)匹配算法;接著,針對(duì)多目標(biāo)物體識(shí)別場景,本文結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法對(duì)圖像進(jìn)行配準(zhǔn),通過對(duì)主流的基于CNN的目標(biāo)檢測算法進(jìn)行分析與仿真,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力,訓(xùn)練了 YOLOv3的植物檢測模型,用植物圖片對(duì)其進(jìn)行了檢測測試。最后,本文在Android studio環(huán)境下,開發(fā)了基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的教學(xué)資源。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了教學(xué)資源采集與顯示、三維注冊(cè)、虛擬教學(xué)資源和真實(shí)場景疊加及人機(jī)交互等關(guān)鍵功能。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的速度和精度均有所提升,可以從多方面滿足學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)需求。該增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)教學(xué)資源原型系統(tǒng)已經(jīng)完成。經(jīng)過初步測試,本系統(tǒng)各個(gè)功能模塊已經(jīng)實(shí)現(xiàn),算法的實(shí)時(shí)性和魯棒性達(dá)到預(yù)定目標(biāo),該系統(tǒng)可以為學(xué)習(xí)者提供一種虛實(shí)疊加的學(xué)習(xí)資源,提高了學(xué)習(xí)者對(duì)學(xué)習(xí)的興趣。
【圖文】：

圖２．２增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)教學(xué)資源流程逡逑增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的教學(xué)資源實(shí)現(xiàn)中應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)主要有：二維圖像檢測、三維物體逡逑檢測、資源模型設(shè)計(jì)、三維注冊(cè)、顯示技術(shù)等１１７］。主要流程如圖２．３所示。逡逑（開始）逡逑Ｉ逡逑教學(xué)圖像逡逑采集逡逑教學(xué)圖像逡逑壓縮逡逑士邐廣＾ｉ邋邐逡逑教學(xué)三維邋｜教學(xué)圖像邐｜教學(xué)資源逡逑物體檢測邐檢測邐模型設(shè)計(jì)逡逑１邋￣邋ｊ邋￣￣逡逑三維注冊(cè)｜多傳感融合逡逑Ｊｒ—逡逑教學(xué)資源邋邐＊邐逡逑哰實(shí)ＩＩ加邐教學(xué)系統(tǒng)Ｗ逡逑邐－Ｔ邐邐｜邋面可視化逡逑Ｉ逡逑圖２．３增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)教學(xué)資源實(shí)現(xiàn)逡逑⑴圖像及三維物體檢測技術(shù)逡逑目標(biāo)檢測是增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的關(guān)鍵技術(shù)之一［１８］。攝像頭拍攝到真實(shí)世界的場景信息后，逡逑系統(tǒng)需要識(shí)別到并準(zhǔn)確的給學(xué)習(xí)者展示要學(xué)習(xí)的教學(xué)資源。對(duì)于真實(shí)世界的三維物逡逑體，移動(dòng)端攝像頭也需要進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，從而使虛擬信息進(jìn)行精準(zhǔn)疊加。逡逑（２）資源模型設(shè)計(jì)逡逑為了給學(xué)習(xí)者展示多樣化的學(xué)習(xí)資源，我們需要設(shè)計(jì)大量的學(xué)習(xí)模型。ＡＲ教逡逑７逡逑

（ｌ）ＦＡＳＴ算法最主要的特點(diǎn)就是速度快首先對(duì)待檢測的植物圖像設(shè)置合適逡逑的閾值，，通過對(duì)該圖像中的像素點(diǎn)周圍的若干個(gè)點(diǎn)（通常為１６個(gè)）的像素值進(jìn)行分逡逑析，如圖２．５所示的１６個(gè)點(diǎn)。判斷這些點(diǎn)中是否滿足Ｎ個(gè)連續(xù)的像素點(diǎn)的值都大逡逑于或者小于某個(gè)閾值，若果滿足，則其為植物的角點(diǎn)，否則舍棄。該算法的缺點(diǎn)明逡逑顯。首先，它不能排除大部分的候選點(diǎn)，當(dāng)為１２個(gè)時(shí)，相鄰的多個(gè)植物特征點(diǎn)會(huì)被逡逑檢測到。其次，該算法檢測出的植物角點(diǎn)不是最優(yōu)的。更為重要的是它不具有旋轉(zhuǎn)逡逑不變性和尺度不變性［２３］。然而增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)資源中需要用到旋轉(zhuǎn)等角度變換操作，鑒于逡逑此，其不適用于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)教學(xué)資源系統(tǒng)。逡逑Ｉ邋％．邐，逡逑Ａ邋ｉｉｌｉｉｉｌ逡逑ｅｌ邋ｉｉ邐３邋４Ｊ逡逑１３邋１０邐４逡逑Ｊ邐逡逑~|邋ｌ１１邋８邋７逡逑圖２．５ＦＡＳＴ算法圖逡逑（２）ＳＩＦＴ算法即尺度不變特征變換算法該算法在植物圖像中具有的尺度不逡逑變性和旋轉(zhuǎn)變換不變性。同時(shí)，當(dāng)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)視角發(fā)生變換或者受到周圍環(huán)境噪逡逑聲的影響時(shí)
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：G434;TP391.41

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