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基于自然场景在线学习的跟踪注册技术

作者:桂振文; 刘越; 陈靖; 王涌天跟踪注册uprobust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.

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