本文關鍵詞：基于自然場景在線學習的跟蹤注冊技術

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【摘要】：三維注冊是移動增強現(xiàn)實的關鍵技術之一,提出了一種在線學習的跟蹤注冊方法,能夠精確地對自然場景進行跟蹤注冊.該方法首先改進SURF(speeded up robust features)描述符匹配方法,提高初始注冊矩陣的正確性;然后,通過對場景進行有效的在線學習,提高注冊精度;最后,利用前一幀的注冊矩陣快速恢復已丟失的關鍵點,以提高注冊的速度.實驗結(jié)果表明,該方法能夠較為流暢地對視頻幀進行跟蹤,并能保持較好的注冊精度.
【作者單位】： 中國電子科技集團公司第七研究所;北京理工大學光電學院;北京市混合現(xiàn)實與新型顯示工程技術研究中心(北京理工大學);
【關鍵詞】： 跟蹤注冊 SURF(speeded up robust features)描述符 在線學習
【基金】：國家自然科學基金(61072096,60903070) 國家高技術研究發(fā)展計劃(863)(2013AA013802) 國家“十二五”重點科技攻關項目(2012ZX03002004) 廣東省協(xié)同創(chuàng)新與平臺環(huán)境建設專項(2014B090901024)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 3(北京市混合現(xiàn)實與新型顯示工程技術研究中心(北京理工大學),北京100081)www.jos.org.cn/1000-9825/4865.htm英文引用格式:Gui ZW,Liu Y,Chen J,Wang YT.Online learning of tracking and registration based on natural scenes.RuanJian Xue Bao/Journal of Software,2016,2

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1 柯明;關于信息通訊技術對柬埔寨高等教育的促進研究[D];華中科技大學;2014年

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本文編號：798266