10.3969/j.issn.1000-3428.2010.20.064
基于机器学习的自然特征匹配方法
针对增强现实中的三维注册问题,提出一种基于机器学习的图像自然特征点识别方法.基于高斯混合模型进行样本选择,利用模式识别中的分类方法替代特征向量的最近邻匹配,将计算负担从实时阶段转移到训练阶段,利用各匹配点对之间的相似度计算核密度估计的权值,实现相关平面目标的跟踪.实验结果表明,该方法实时性好、相机位姿估计精确,对光照、遮挡、透视等变化具有较强的鲁棒性.
机器学习、自然特征、增强现实、三维注册
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TP18(自动化基础理论)
国家科技支撑计划基金资助项目2006BAK13B10;上海市重点学科建设基金资助项目J50103
2010-12-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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