基于AKAZE图像匹配的AR移动学习平台设计与实现

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移动学习以互联网为载体,通过计算机技术打破时空限制,使知识获取方式更加便捷,进一步推进教育资源共享。但是目前移动学习表现形式单一,实践不易开展,学习者常处于被动接受地位。增强现实技术将虚拟三维场景叠加显示在真实世界场景中使内容展示效果直观立体,但是移动端实时图像匹配性能存在瓶颈。本文将增强现实技术与MOOC移动学习模式相结合,开发了具有AR互动功能的移动学习平台,主要工作内容为:分析了图像匹配技术基本原理,研究基于AKAZE算法(Accelerated-KAZE)的图像匹配技术。AKAZE算法构建非线性尺度空间通过快速显式扩散方法加速非线性滤波,使图像匹配实时性和稳定性大幅提升。对比AKAZE算法与ORB算法、BRISK算法在图像匹配方面综合性能可知AKAZE算法更符合增强现实技术中图像实时匹配性能要求。研究了基于AKAZE算法的图像匹配工作流程,并将其应用于增强现实技术跟踪注册环节,通过Unity引擎进行平台构建,OpenCV库构建图像匹配主程序。用户使用移动智能设备摄像头扫描图像,图像匹配主程序从视频流中截取图像帧,通过AKAZE算法进行图像特征检测,通过64位M-LDB描述符对图像进行特征描述,然后通过ratio+RANSAC算法进行特征匹配,若匹配成功则在客户端图像所在位置叠加渲染三维虚拟场景,进行AR互动。设计并实现了 AR移动学习平台,按照功能划分为课程教学子平台和AR互动子平台,包含用户信息、课程管理、习题考试、话题讨论和AR互动五个功能模块。引入AKAZE算法实现图像匹配方案,调整对比度因子取值、特征描述符长度和ratio比值阈值、等参数使其满足AR互动模块中图像实时匹配性能需求。AR移动学习平台将增强现实技术与移动学习相结合,用户不仅可以在线学习课程,还能通过模拟对话、模拟实验、互动问答等AR互动方式培养实践动手能力,课程内容展示效果更丰富,教学开展形式更全面,知识传播效率更高。
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