| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 1.绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究成果及发展动态 | 第12-14页 |
| 1.2.1 增强现实技术 | 第12-14页 |
| 1.2.2 增强现实技术的难点 | 第14页 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 | 第14-17页 |
| 2.相关技术及开发环境介绍 | 第17-31页 |
| 2.1 增强现实技术概述 | 第17-18页 |
| 2.2 三维跟踪注册技术 | 第18-21页 |
| 2.2.1 基于计算机视觉跟踪注册 | 第19-20页 |
| 2.2.2 基于硬件传感器跟踪注册 | 第20页 |
| 2.2.3 混合跟踪注册 | 第20-21页 |
| 2.3 图像分类相关理论概述 | 第21-25页 |
| 2.3.1 图像分类基本方法 | 第21页 |
| 2.3.2 卷积神经网络相关概述 | 第21-24页 |
| 2.3.3 迁移学习 | 第24-25页 |
| 2.4 系统开发环境介绍 | 第25-29页 |
| 2.4.1 Unity3D开发平台 | 第25-27页 |
| 2.4.2 HoloLens设备概述 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 3.免标识跟踪的模型动态加载方法 | 第31-47页 |
| 3.1 人机交互 | 第31-35页 |
| 3.1.1 凝视识别 | 第31-32页 |
| 3.1.2 手势识别 | 第32-34页 |
| 3.1.3 语音识别 | 第34-35页 |
| 3.2 模型动态加载 | 第35-40页 |
| 3.2.1 模型加载方法概述 | 第35-36页 |
| 3.2.2 AssetBundle动态加载 | 第36-38页 |
| 3.2.3 模型打包 | 第38-40页 |
| 3.3 空间映射 | 第40-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 4.免注册标识的识别方法 | 第47-57页 |
| 4.1 标识识别技术分析 | 第47页 |
| 4.2 免注册标识的识别方法 | 第47-54页 |
| 4.2.1 网络模型选择 | 第47-49页 |
| 4.2.2 样本数据集 | 第49-52页 |
| 4.2.3 模型训练 | 第52-54页 |
| 4.3 模型识别效果分析 | 第54-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 5.基于HoloLens的增强现实识别系统的实现 | 第57-69页 |
| 5.1 增强现实识别系统的总体设计 | 第57-60页 |
| 5.1.1 信息传输 | 第58-60页 |
| 5.1.2 信息采集 | 第60页 |
| 5.2 增强现实识别系统的实现步骤 | 第60-61页 |
| 5.3 基于HoloLens的增强现实识别系统实现 | 第61-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-69页 |
| 6.总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 工作总结 | 第69-70页 |
| 6.2 未来展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及取得的研究成果 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |