【摘 要】
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本文提出一种基于区域分割的随机树分类算法。随机树分类算法是一种有监督学习的模式识别分类算法,可有效地应用于增强现实系统中的特征识别与匹配.为克服现有随机树算法中特
【机 构】
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北京理工大学 光电学院,北京100081
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本文提出一种基于区域分割的随机树分类算法。随机树分类算法是一种有监督学习的模式识别分类算法,可有效地应用于增强现实系统中的特征识别与匹配.为克服现有随机树算法中特征点选择的随意性,使其更具自适应性,本文提出利用区域分割算法改进现有随机树的离线训练机制,提高随机树分类器的鲁棒性和自适应性.实验结果表明,将该改进算法应用于增强现实跟踪定位系统中,显著提高了系统的鲁棒性.
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