查询结果:   曹鹏霞,李文新,马伟苹.基于改进随机蕨的跟踪注册方法研究[J].计算机应用与软件,2019,36(11):51 - 56,111.
中文标题
基于改进随机蕨的跟踪注册方法研究
发表栏目
应用技术与研究
摘要点击数
8
英文标题
TRACKING REGISTRATION METHOD BASED ON IMPROVED RANDOM FERNS
作 者
曹鹏霞 李文新 马伟苹 Cao Pengxia Li Wenxin Ma Weiping
作者单位
中国空间技术研究院兰州空间技术物理研究所 甘肃 兰州 730000     
英文单位
Lanzhou Institute of Physics, China Academy of Space Technology, Lanzhou 730000, Gansu,China     
关键词
无标识 增强现实 跟踪注册 随机蕨 FAST角点
Keywords
Markerless Augmented reality Tracking registration Random fern FAST corner points
基金项目
国家自然科学基金项目(61125101);中国载人航天工程重大专项(RWZY640601)
作者资料
曹鹏霞,博士生,主研领域:空间电子技术,增强现实。李文新,研究员。马伟苹,博士生。 。
文章摘要
针对无标识增强现实跟踪注册方法在复杂环境下存在跟踪注册失败、速度较慢的问题,提出一种基于改进随机蕨的无标识增强现实跟踪注册方法。该方法以真实场景中的目标物体图像作为模板,使用随机蕨分类器进行目标检测,解决环境光照变化或目标被遮挡跟踪注册失败的问题。使用FAST角点进行特征检测提升检测速度,对随机蕨的仿射过程进行改进来弥补特征点尺度不变性和仿射不变性缺失。通过该分类器进行特征匹配,进而估计三维位姿并渲染注册虚拟物体。实验结果证明,该方法具有较好的准确性、实时性和鲁棒性。
Abstract
Markerless augmented reality tracking registration method fails in tracking registration and has slow speed in complex environment. To solve these problems, we propose a markerless tracking registration algorithm for augmented reality based on improved random ferns. The method used the target object image in the real scene as a template, and applied the random ferns classifier to perform target detection so as to solve the problem of tracking registration failure due to environmental illumination change and target occlusion. This paper employed FAST corner points for feature detection to improve detection speed, and the affine process of random ferns was improved to compensate for the loss of scale invariance and affine invariance of feature points. Feature matching was performed by the classifier, the three-dimensional pose was estimated and the virtual object was rendered and registered. Experimental results demonstrate that the algorithm has good accuracy, real-time performance and robustness.
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