计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2010年
20期
182-184
,共3页
黄诗华%陈一民%陆意骏%陈明%姚争为
黃詩華%陳一民%陸意駿%陳明%姚爭為
황시화%진일민%륙의준%진명%요쟁위
机器学习%自然特征%增强现实%三维注册
機器學習%自然特徵%增彊現實%三維註冊
궤기학습%자연특정%증강현실%삼유주책
针对增强现实中的三维注册问题,提出一种基于机器学习的图像自然特征点识别方法.基于高斯混合模型进行样本选择,利用模式识别中的分类方法替代特征向量的最近邻匹配,将计算负担从实时阶段转移到训练阶段,利用各匹配点对之间的相似度计算核密度估计的权值,实现相关平面目标的跟踪.实验结果表明,该方法实时性好、相机位姿估计精确,对光照、遮挡、透视等变化具有较强的鲁棒性.
針對增彊現實中的三維註冊問題,提齣一種基于機器學習的圖像自然特徵點識彆方法.基于高斯混閤模型進行樣本選擇,利用模式識彆中的分類方法替代特徵嚮量的最近鄰匹配,將計算負擔從實時階段轉移到訓練階段,利用各匹配點對之間的相似度計算覈密度估計的權值,實現相關平麵目標的跟蹤.實驗結果錶明,該方法實時性好、相機位姿估計精確,對光照、遮擋、透視等變化具有較彊的魯棒性.
침대증강현실중적삼유주책문제,제출일충기우궤기학습적도상자연특정점식별방법.기우고사혼합모형진행양본선택,이용모식식별중적분류방법체대특정향량적최근린필배,장계산부담종실시계단전이도훈련계단,이용각필배점대지간적상사도계산핵밀도고계적권치,실현상관평면목표적근종.실험결과표명,해방법실시성호、상궤위자고계정학,대광조、차당、투시등변화구유교강적로봉성.
