圖像識別技術(shù)與移動增強現(xiàn)實技術(shù)的結(jié)合

1、圖像識別技術(shù)與移動增強現(xiàn)實技術(shù)的結(jié)合圖像識別技術(shù)與移動增強現(xiàn)實技術(shù)的結(jié)合摘要增強現(xiàn)實技術(shù)是當前發(fā)展最為迅速，同時也最具潛力的領(lǐng)域之一，其本身在許多方面都表現(xiàn)出了良好的優(yōu)越性，尤其是伴隨著移動智能終端的發(fā)展和普及，移動增強現(xiàn)實技術(shù)逐漸產(chǎn)生，為技術(shù)的發(fā)展揭開了新的一頁。本文以提升移動增強現(xiàn)實技術(shù)應對大規(guī)模復雜場景的能力著手，結(jié)合圖像識別技術(shù)，設(shè)計出了相應的移動增強現(xiàn)實系統(tǒng)，希望能夠滿足實際應用需求?！娟P(guān)鍵詞】圖像識別技術(shù)移動增強現(xiàn)實技術(shù)結(jié)合

2、移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，使得移動增強現(xiàn)實技術(shù)（MAR）受到了越來越多的關(guān)注，在實際應用中的關(guān)鍵技術(shù)包括了交互技術(shù)、顯示技術(shù)以及跟蹤定位技術(shù)等。在長期的發(fā)展中，對于相關(guān)算法的研究多集中在室內(nèi)環(huán)境，對于室外的復雜場景適應性不足，無法完成大規(guī)模圖像的實時跟蹤注冊。對此，本文提出了基于圖像識別技術(shù)的MAR系統(tǒng)。1系統(tǒng)總體架構(gòu)MAR系統(tǒng)采用了CS架構(gòu)，可以實現(xiàn)對于場景圖像、增強信息以及人員的管理，其中數(shù)據(jù)管理主要是利用管理系統(tǒng)，建立起相應的場景

3、圖像數(shù)據(jù)庫和增強信息數(shù)據(jù)庫，對相應的數(shù)據(jù)信息進行存儲，同時建立索引，以方便用戶進行信息的檢索；人員管理主要是針對圖像采集人員和采編人員的管理，采編人員需要將采集到的圖像以及與之關(guān)聯(lián)的增強信息輸入到數(shù)據(jù)庫中。結(jié)合云端的存儲功能能夠?qū)R（增強現(xiàn)實技術(shù)）上傳的查詢圖像的VLAD聚合向量進行提取，與訓練圖像本身的聚合向量進行對比，通過相似度測量來保證識別結(jié)果的準確性。2.3視覺跟蹤注冊算法在自服務器中獲取識別圖像的編號后，MAR系統(tǒng)可以針對圖

4、像進行跟蹤注冊，以完成對三維模型的實時渲染。從確保實時性的層面考慮，可以選擇BRISK算法，構(gòu)建GravityBRISK描述。在實際應用中，算法會對關(guān)鍵幀進行訓練，得到特征集，在跟蹤初始化環(huán)節(jié)，算法能夠獲取相應的實時幀圖像，將其與關(guān)鍵幀特征匹配集合結(jié)合起來，運用PROSAC算法，可以取種其中存在的誤匹配點。為了提升跟蹤注冊算法的實時性和魯棒性，可以利用金字塔LK光流跟蹤的方式，完成對于特征點的準確匹配。在光流跟蹤階段，如果攝像機本身的運

5、動速度過快，則由估算得到了特征點坐標會存在較大的誤差，算法會自動將這些特征點剔除來保證良好的效果。同樣，當攝像機本身的角度不合理、出現(xiàn)遮擋或者光照變化時，系統(tǒng)同樣會剔除相應的特征點，這樣必然會導致特征點數(shù)量的減少，影響跟蹤的穩(wěn)定性。針對這個問題，需要做好系統(tǒng)設(shè)定，當跟蹤點的數(shù)量小于一定數(shù)值時，系統(tǒng)初始化，然后重新進行特征點匹配。2.4三維渲染在場景中，以Unity3D渲染引擎進行三維模型的繪制，以實現(xiàn)虛擬場景與現(xiàn)實場景的融合顯示。不過，