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公开(公告)号：CN108364302B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201810096334.1
申请日：2018-01-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种无标记的增强现实多目标注册跟踪方法，包括：1)离线阶段：通过分层k‑means聚类出词汇树模型，并为词汇树所有叶子节点的倒排索引注册对应的图像id，最后根据整棵树的叶子结点出现的频数和总共的待注册图像数更新为一棵带tf‑idf的词汇树；2)在线阶段：在线阶段是一个实时响应的系统，对摄像头实时输入的图像，根据训练好的词汇树，检索出最相似的图像，随后通过相机的位姿估计计算出待加载的3D物体初始位姿，并采用KLT的跟踪算法对此目标的运动进行跟踪，最后通过渲染线程搭建各目标的增强现实场景。本发明为无标记的多目标增强现实提供了高效、可靠的解决方案。
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公开(公告)号：CN108364302A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810096334.1
申请日：2018-01-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种无标记的增强现实多目标注册跟踪方法，包括：1)离线阶段：通过分层k-means聚类出词汇树模型，并为词汇树所有叶子节点的倒排索引注册对应的图像id，最后根据整棵树的叶子结点出现的频数和总共的待注册图像数更新为一棵带tf-idf的词汇树；2)在线阶段：在线阶段是一个实时响应的系统，对摄像头实时输入的图像，根据训练好的词汇树，检索出最相似的图像，随后通过相机的位姿估计计算出待加载的3D物体初始位姿，并采用KLT的跟踪算法对此目标的运动进行跟踪，最后通过渲染线程搭建各目标的增强现实场景。本发明为无标记的多目标增强现实提供了高效、可靠的解决方案。
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