基于自然场景在线学习的跟踪注册技术

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.

关键词：跟踪注册、SURF(speeded up robust features)描述符、在线学习

所属期刊栏目：27

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61072096,60903070;国家高技术研究发展计划8632013AA013802;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2014B090901024National Natural Science Foundation of China61072096,60903070;National High-Tech R&D Program of China 8632013AA013802;Key Science-Technology Project of the National ‘Twelfth Five-Year-Plan’ of China2012ZX03002004;Collaborative Innovation and Platform Environment Construction Major Project of Guangdong Province2014B090901024

在线出版日期：2016-12-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共17页

页码：2929-2945