论文摘要
针对增强现实系统在复杂环境中跟踪注册稳健性不足以及特征搜索空间大的问题,提出一种结合显著性检测的混合跟踪注册方法。首先,利用均值漂移迭代运算预测候选目标位置,建立峰值位于目标中心的二维高斯函数,生成融合中心先验的视觉显著图;然后,提取目标显著性特征,采用均值漂移算法进行跟踪;另外,根据相似度量系数判断是否利用形变多样相似性匹配算法重定位目标;最后,构建多尺度空间的快速定向二进制描述算法进行局部目标区域的特征检测,来匹配计算得到的注册参数,完成虚实融合。实验结果表明,本方法能有效解决目标跟踪算法在背景杂波、目标遮挡、目标丢失情况下跟踪不稳定及目标检测准确度不高等问题,使增强现实系统更具稳定性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 高凡一,党建武,王阳萍
关键词: 机器视觉,目标跟踪,增强现实,显著性检测,均值漂移,形变多样相似性,算法
来源: 激光与光电子学进展 2019年24期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用
单位: 兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心
分类号: TP391.9
页码: 211-219
总页数: 9
文件大小: 1454K
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标签：机器视觉论文; 目标跟踪论文; 增强现实论文; 显著性检测论文; 均值漂移论文; 形变多样相似性论文; 算法论文;