结合图像识别的移动增强现实系统设计与应用

摘要：

目的 在移动互联网时代下,移动增强现实应用得到越来越快的发展.然而户外场景中存在许多相似结构的建筑,且手机的存储和计算能力有限,因此应用多集中于室内小范围环境,对于室外大规模复杂场景的适应性较弱.对此,建立一套基于云端图像识别的移动增强现实系统.方法 为解决相似特征的误匹配问题,算法中将重力信息加入到SURF和BRISK特征描述中去,构建Gravity-SURF和Gravity-BRISK特征描述.云端系统对增强信息进行有效管理,采用基于Gravity-SURF特征的VLAD方法对大规模图像进行识别;在智能终端上的应用中呈现识别图像的增强信息,并利用识别图像的Gravity-BRISK特征和光流结合的方法对相机进行跟踪,采用Unity3D渲染引擎实时绘制3维模型.结果 在包含重力信息的4 000幅户外图像的数据库中进行实验.采用结合重力信息的特征描述算法,能够增强具有相似特征的描述符的区分性,并提高匹配正确率.图像识别算法的识别率能达到88％以上,识别时间在420 ms左右;光流跟踪的RMS误差小于1.2像素,帧率能达到23帧/s.结论 本文针对室外大规模复杂场景建立的基于图像识别的移动增强现实系统,能方便对不同应用的增强现实数据进行管理.系统被应用到谷歌眼镜和新闻领域上,不局限于单一的应用领域.结果表明,识别算法和跟踪注册算法能够满足系统的精度和实时性要求.

关键词：移动增强现实、重力信息、图像识别、特征跟踪、模型渲染

所属期刊栏目：21

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高科技研究发展计划基金项目2013AA013802;新华社通信技术局科研专项 National High Technology Research and Development Program of China2013AA013802

在线出版日期：2016-03-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：184-191