位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
随机树特征匹配算子性能研究
  • 期刊名称:北京理工大学学报,2009, 11(29): 988-993. (EI收录)
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京理工大学光电学院,北京100081
  • 相关基金:国家“八六三”计划项目(2007AA012325,2006AA0224E5);国家自然科学基金资助项目(60673198,60827003);国家教委回国人员科研资助项目(20060132001);教育部长江学者和创新团队发展计划项目(IRT0606)
  • 相关项目:带有大范围跟踪的增强现实头盔显示系统
中文摘要:

为了改进增强现实实时跟踪系统,评估增强现实特征匹配算子随机树的性能,并与尺度不变特征变换算子SIFT进行比较.分别在旋转变换、尺度变换和光照变换的情况下,测试两种算子的鲁棒性能和匹配速度.实验结果表明,随机树算子能达到每秒30帧的实时特征匹配速度,且光照变换可以到达50%以上的匹配率,但匹配精度有待提高.

英文摘要:

In order to improve the augmented reality systems, is presented an evaluation of the randomized tree algorithm for augmented reality feature matching, and compared it with the scale-invariant feature transform algorithm. Tests including the adaptability and matching speed on rotation, scale and illumination changes were carried out. Experimental results showed that random tree can achieve 30 frames per second of real-time feature matching, and moreover, can reach more than 50% of the matching rate when illumination changes, however its matching accuracy still needs to be improved.

同期刊论文项目
期刊论文 28 会议论文 31 获奖 2
期刊论文 19 会议论文 11 专利 10
同项目期刊论文