【摘 要】
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特征点提取与匹配算法与目标跟踪算法是增强现实领域中最为关键的两类算法。近几年,伴随着机器学习的发展,计算机视觉技术获得了较大的突破,其中特征点提取与匹配算法与目标跟踪算法就得以较快的发展。ORB作为一种特征点提取与匹配算法,具有很快的运行速率,但在特征点匹配精度上表现较差。本文在ORB算法中引入LBP描述子来提高特征点的匹配精度,提出了 LBP-ORB算法。KCF算法是一种相关滤波类的目标跟踪算法
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特征点提取与匹配算法与目标跟踪算法是增强现实领域中最为关键的两类算法。近几年,伴随着机器学习的发展,计算机视觉技术获得了较大的突破,其中特征点提取与匹配算法与目标跟踪算法就得以较快的发展。ORB作为一种特征点提取与匹配算法,具有很快的运行速率,但在特征点匹配精度上表现较差。本文在ORB算法中引入LBP描述子来提高特征点的匹配精度,提出了 LBP-ORB算法。KCF算法是一种相关滤波类的目标跟踪算法,KCF算法在目标跟踪领域有不错的效果,但是无法应付目标尺度变化的场景和目标快速移动的场景。本文针对KCF算法的这两个问题,提出了尺度自适应方法与目标轨迹预测方法。本文中对LBP-ORB算法与改进的KCF算法都进行了大量的实验,并于其他同类算法进行对比,验证了这两种算法的有效性。并且利用LBP-ORB算法与改进的KCF算法,实现了一个荆楚文化农耕词典图册增强现实系统。论文第一章主要介绍研究背景与研究意义;第二章详细讲述了增强现实中特征点提取与匹配、目标跟两种技术的相关算法;第三章研究ORB特征点提取与匹配算法,根据其缺点提出LBP-ORB的改进算法,实验对比SIFT、SURF、ORB和LBP-ORB四种算法的性能;第四章研究KCF目标跟踪算法,分析其缺陷提出改进算法,并实验对比MOSSE、CSK、KCF、DCF与改进的KCF算法;第五章介绍运用了 LBP-ORB算法与改进KCF算法的荆楚文化农耕词典图册增强现实系统;第六章对论文的研究进行总结并展望未来的研究方向。
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