【摘 要】
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针对缺乏纹理特征的物体，提出了一种基于边的自适应实时三维跟踪方法。在已知物体三维模型的情况下，通过基于历史运动信息的物体边缘检测与跟踪，可以有效准确地求解出摄像机的外
【基金项目】
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国家863计划项目(2009AA012107);国家自然科学基金资助项目(60903135)
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针对缺乏纹理特征的物体，提出了一种基于边的自适应实时三维跟踪方法。在已知物体三维模型的情况下，通过基于历史运动信息的物体边缘检测与跟踪，可以有效准确地求解出摄像机的外参。基于并扩展了现有的基于边的实时跟踪算法，其主要工作体现在以下三个方面：1）提出自适应阈值和基于历史信息估计当前帧的运动趋势的方法，从而提高边匹配算法在快速运动时的稳定性；2）提出一种基于随机抽样一致性（RANSAC）的边匹配策略，可以有效剔除误匹配的边，从而提高复杂模型的跟踪稳定性；3）利用抽取轮廓边的算法将边跟踪算法从CAD模型扩展到一
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