近年來,基于定位的移動互聯(lián)網新型服務越來越多。但常用的定位技術往往存在精度有限（如GPS定位）或者易受環(huán)境因素影響（如Wi-Fi定位）等問題,尤其是在大型商場、火車站、機場、停車場等場合,視覺定位則相對更有優(yōu)勢。此外,由于Web應用非常流行,研究如何使用基于Web3D的定位服務,并通過圖像識別的方法提高Web端的視覺定位效率,目前已然成為了新趨勢。因此,本文深入分析了場景識別的特點和技術難點,從特征提取、特征匹配、構建視覺數據庫三個方面入手,重點研究如何高效獲取場景圖像上的視覺特征和位置信息。首先通過對SIFT（尺度不變特征變換）描述子的改進,提高圖像特征提取的準確度和速率;其次使用了基于改良視覺詞袋的特征聚類方法,改進圖像特征數據量龐大時不易插入分類數據的問題;最后針對傳統(tǒng)采樣方式存在較多冗余信息的問題,構建了一種基于Keyframe的視覺數據庫。通過實驗測試結果發(fā)現,使用上述方法能夠在保證定位質量的前提下,提高圖像檢索效率,從而減少了定位時間。另一方面,針對定位過程存在的場景模型卡頓問題,本文使用了一種視距分層優(yōu)化的Web3D渲染方法。方法分為預處理階段和運行階段。其中在預處理階段... 

【文章來源】：杭州師范大學浙江省

【文章頁數】：66 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景和選題意義
    1.2 國內外研究現狀
        1.2.1 定位技術研究現狀
        1.2.2 視覺定位技術研究現狀
        1.2.3 場景識別技術研究現狀
        1.2.4 Web3D技術研究現狀
    1.3 研究內容
    1.4 結構安排
2 基于場景識別的定位方法研究
    2.1 基于SUSI特征與改良SIFT描述子
        2.1.1 常用的局部特征檢測方法研究
        2.1.2 常用的特征描述子研究
        2.1.3 SUSI特征描述子與改良SIFT描述子
        2.1.4 特征提取與特征匹配實驗與分析
    2.2 基于視覺詞袋模型的圖像檢索方法
        2.2.1 常用的局部特征匹配的場景識別方法
        2.2.2 常用的聚類方法
        2.2.3 基于視覺詞袋的特征聚類方法
        2.2.4 場景識別實驗與分析
    2.3 基于Keyframe的視覺數據庫構建方法
        2.3.1 常用視覺數據庫構建方法存在的問題
        2.3.2 視覺數據庫構建方法
        2.3.3 視覺數據庫性能分析
    2.4 本章小結
3 基于視距分層優(yōu)化的Web3D模型渲染方法
    3.1 現有Web3D模型渲染優(yōu)化技術存在的問題
    3.2 基于視距分層優(yōu)化的Web3D渲染算法
        3.2.1 預處理階段
        3.2.2 運行階段
        3.2.3 模型渲染實驗與性能對比
    3.3 本章小結
4 系統(tǒng)設計與測試
    4.1 系統(tǒng)設計
        4.1.1 需求概述
        4.1.2 系統(tǒng)用戶及用例
        4.1.3 系統(tǒng)業(yè)務流程分析
    4.2 系統(tǒng)測試
        4.2.1 系統(tǒng)運行和開發(fā)環(huán)境配置
        4.2.2 系統(tǒng)測試
        4.2.3 測試結果
    4.3 本章小結
5 總結與展望
    5.1 全文總結
    5.2 展望
參考文獻


【參考文獻】：
期刊論文
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[3]圖形處理器的歷史現狀和發(fā)展趨勢[J]. 韓俊剛,劉有耀,張曉.  西安郵電學院學報. 2011(03)
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[5]基于SIFT特征匹配算法的城市地點識別系統(tǒng)[J]. 馮鏡蒯.  電腦與電信. 2009(08)
[6]基于局部顯著區(qū)域的自然場景識別[J]. 王璐,陸筱霞,蔡自興.  中國圖象圖形學報. 2008(08)

碩士論文
[1]基于局部特征匹配的場景識別研究[D]. 許云濤.東南大學 2018
[2]基于標識的室內視覺定位算法研究[D]. 關凱.哈爾濱工業(yè)大學 2016
[3]基于GPU的大規(guī)模復雜場景渲染的優(yōu)化算法研究與實現[D]. 吳香太.華南理工大學 2013



本文編號：3638637