面向增强现实的平面自然标记的识别与跟踪研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 基于人工标记的跟踪 | 第14-15页 |
| 1.2.2 基于自然特征的跟踪 | 第15-17页 |
| 1.2.3 基于其它信息的跟踪 | 第17-18页 |
| 1.3 本文的研究内容与主要贡献 | 第18-20页 |
| 1.4 本章总结 | 第20-21页 |
| 第2章 基于网格的平面自然标记识别 | 第21-39页 |
| 2.1 ORB特征的原理 | 第22-25页 |
| 2.1.1 带朝向的oFAST关键点 | 第22-23页 |
| 2.1.2 旋转不变的rBRIEF描述子 | 第23-25页 |
| 2.2 视觉词汇树方法的原理 | 第25-27页 |
| 2.2.1 视觉词汇树的创建 | 第25-26页 |
| 2.2.2 基于加权的检索方法 | 第26-27页 |
| 2.3 基于网格的标记识别方法 | 第27-29页 |
| 2.4 相机姿态的估计 | 第29-33页 |
| 2.4.1 四种坐标系 | 第30-31页 |
| 2.4.2 单应矩阵的求解 | 第31-32页 |
| 2.4.3 相机姿态的求解 | 第32-33页 |
| 2.5 实验结果与分析 | 第33-38页 |
| 2.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 基于关键帧的平面自然标记跟踪 | 第39-61页 |
| 3.1 基于线段匹配的标记跟踪方法 | 第39-46页 |
| 3.1.1 LSD线段检测算法 | 第40-42页 |
| 3.1.2 LBD线段描述子 | 第42-44页 |
| 3.1.3 基于线段匹配的跟踪 | 第44-46页 |
| 3.2 基于边缘的相机姿态优化方法 | 第46-52页 |
| 3.2.1 流形空间中的优化问题 | 第47-49页 |
| 3.2.2 基于边缘的相机姿态优化 | 第49-52页 |
| 3.3 基于关键帧的标记跟踪策略 | 第52-54页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第54-60页 |
| 3.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第4章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 4.1 总结 | 第61页 |
| 4.2 展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
