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桂振文,刘越,陈靖,王涌天.基于自然场景在线学习的跟踪注册技术.软件学报,2016,27(11):2929-2945
基于自然场景在线学习的跟踪注册技术
Online Learning of Tracking and Registration Based on Natural Scenes
投稿时间:2014-03-04  修订日期:2014-06-28
DOI:10.13328/j.cnki.jos.004865
中文关键词:  跟踪注册  SURF(speeded up robust features)描述符  在线学习
英文关键词:tracking and registration  SURF (speeded up robust features) descriptor  online learning
基金项目: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)
作者单位E-mail
桂振文 中国电子科技集团公司 第七研究所, 广东 广州 510310 quizhenwen1983@bit.edu.cn 
刘越 北京理工大学 光电学院, 北京 100081
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 
 
陈靖 北京理工大学 光电学院, 北京 100081
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 
 
王涌天 中国电子科技集团公司 第七研究所, 广东 广州 510310
北京理工大学 光电学院, 北京 100081
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 
 
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中文摘要:
      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.
英文摘要:
      Registration is a fundamental technology for augmented reality. In this paper, a registration approach is proposed to accurately track the natural scenes. The matching method of SURF (speeded up robust features) descriptor is first improved to keep the initial registration matrix validity. Then, effective online learning of the scenes is used to improve the registration accuracy. Lastly, the registration matrix of the previous frame is utilized to rapidly restore the lost key points and accelerate the speed of registration. Experimental results show that the proposed method can keep smooth tracking for video frames and maintain high accuracy of registration.
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