增强现实中基于自然特征的实时跟踪方法

作     者：刘嘉敏 孙洪兴 陈烁 常燕 辛义忠 LIU Jia-min;SUN Hong-xing;CHEN Shuo;CHANG Yan;XIN Yi-zhong

作者机构：沈阳工业大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110870 

基　　金：国家自然科学基金项目(61100091) 辽宁省自然科学基金项目(201102164) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2014年第35卷第10期

页      码：3549-3553页

摘      要：在增强现实系统的复杂场景中,对目标的实时跟踪受到场景中诸多因素的制约,导致实时跟踪方法效率低且不准确,为此提出一种基于自然特征的实时跟踪方法。设计了一种螺旋分割模型,对捕获的图像进行螺旋分割,利用SURF算法在分割子块中提取特征点,并进行匹配。在对目标进行跟踪定位时,利用前一帧来预测当前帧目标出现的位置,以减少SURF算法的扫描区域,加速系统运算效率。实验中分别对场景光线强弱、视点和仿射变化以及目标被部分遮挡等不同情况进行测试,该方法均表现出较高的跟踪效率。

主 题 词：增强现实 跟踪 自然特征 图像分割 遮挡 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-7024.2014.10.037

馆 藏 号：203110471...