基于自然场景在线学习的跟踪注册技术

发布时间：2017-09-05 13:32

  本文关键词：基于自然场景在线学习的跟踪注册技术

  更多相关文章： 跟踪注册 SURF(speeded up robust features)描述符 在线学习

【摘要】：三维注册是移动增强现实的关键技术之一,提出了一种在线学习的跟踪注册方法,能够精确地对自然场景进行跟踪注册.该方法首先改进SURF(speeded up robust features)描述符匹配方法,提高初始注册矩阵的正确性;然后,通过对场景进行有效的在线学习,提高注册精度;最后,利用前一帧的注册矩阵快速恢复已丢失的关键点,以提高注册的速度.实验结果表明,该方法能够较为流畅地对视频帧进行跟踪,并能保持较好的注册精度.
【作者单位】： 中国电子科技集团公司第七研究所;北京理工大学光电学院;北京市混合现实与新型显示工程技术研究中心(北京理工大学);
【关键词】： 跟踪注册 SURF(speeded up robust features)描述符 在线学习
【基金】：国家自然科学基金(61072096,60903070) 国家高技术研究发展计划(863)(2013AA013802) 国家“十二五”重点科技攻关项目(2012ZX03002004) 广东省协同创新与平台环境建设专项(2014B090901024)~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 3(北京市混合现实与新型显示工程技术研究中心(北京理工大学),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

【相似文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 柯明;关于信息通讯技术对柬埔寨高等教育的促进研究[D];华中科技大学;2014年

，

本文编号：798266