本文關(guān)鍵詞：結(jié)合圖像識(shí)別的移動(dòng)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 移動(dòng)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí) 重力信息 圖像識(shí)別 特征跟蹤 模型渲染

【摘要】：目的在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下,移動(dòng)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用得到越來越快的發(fā)展。然而戶外場(chǎng)景中存在許多相似結(jié)構(gòu)的建筑,且手機(jī)的存儲(chǔ)和計(jì)算能力有限,因此應(yīng)用多集中于室內(nèi)小范圍環(huán)境,對(duì)于室外大規(guī)模復(fù)雜場(chǎng)景的適應(yīng)性較弱。對(duì)此,建立一套基于云端圖像識(shí)別的移動(dòng)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)。方法為解決相似特征的誤匹配問題,算法中將重力信息加入到SURF和BRISK特征描述中去,構(gòu)建Gravity-SURF和Gravity-BRISK特征描述。云端系統(tǒng)對(duì)增強(qiáng)信息進(jìn)行有效管理,采用基于Gravity-SURF特征的VLAD方法對(duì)大規(guī)模圖像進(jìn)行識(shí)別;在智能終端上的應(yīng)用中呈現(xiàn)識(shí)別圖像的增強(qiáng)信息,并利用識(shí)別圖像的Gravity-BRISK特征和光流結(jié)合的方法對(duì)相機(jī)進(jìn)行跟蹤,采用Unity3D渲染引擎實(shí)時(shí)繪制3維模型。結(jié)果在包含重力信息的4 000幅戶外圖像的數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。采用結(jié)合重力信息的特征描述算法,能夠增強(qiáng)具有相似特征的描述符的區(qū)分性,并提高匹配正確率。圖像識(shí)別算法的識(shí)別率能達(dá)到88%以上,識(shí)別時(shí)間在420 ms左右;光流跟蹤的RMS誤差小于1.2像素,幀率能達(dá)到23幀/s。結(jié)論本文針對(duì)室外大規(guī)模復(fù)雜場(chǎng)景建立的基于圖像識(shí)別的移動(dòng)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng),能方便對(duì)不同應(yīng)用的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理。系統(tǒng)被應(yīng)用到谷歌眼鏡和新聞?lì)I(lǐng)域上,不局限于單一的應(yīng)用領(lǐng)域。結(jié)果表明,識(shí)別算法和跟蹤注冊(cè)算法能夠滿足系統(tǒng)的精度和實(shí)時(shí)性要求。
【作者單位】： 北京理工大學(xué)光電學(xué)院;新華社通信技術(shù)局;
【關(guān)鍵詞】： 移動(dòng)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí) 重力信息 圖像識(shí)別 特征跟蹤 模型渲染
【基金】：國家高科技研究發(fā)展計(jì)劃基金項(xiàng)目(2013AA013802) 新華社通信技術(shù)局科研專項(xiàng)~~
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 對(duì)SIFT(Scale-invariant feature transform)和Ferns算0引言法進(jìn)行了改進(jìn),用FAST(features from acceleratedsegment test)算子取代SIFT和Ferns中的Laplacian隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來,移動(dòng)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)算子,并降低了SIFT特征描述符的維數(shù)以及Ferns(MAR)已經(jīng)成為增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)技術(shù)

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1038919