薛康
- 作品数：4 被引量：18H指数：2
- 供职机构：北京理工大学光电学院更多>>
- 发文基金：长江学者和创新团队发展计划国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于区域分割随机树的特征识别匹配算法
- 本文提出一种基于区域分割的随机树分类算法。随机树分类算法是一种有监督学习的模式识别分类算法,可有效地应用于增强现实系统中的特征识别与匹配.为克服现有随机树算法中特征点选择的随意性,使其更具自适应性,本文提出利用区域分割算...
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- 文献传递
- 基于区域分割随机树的特征识别匹配算法
- 本文提出一种基于区域分割的随机树分类算法。随机树分类算法是一种有监督学习的模式识别分类算法,可有效地应用于增强现实系统中的特征识别与匹配。为克服现有随机树算法中特征点选择的随意性,使其更具自适应性,本文提出利用区域分割算...
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- 文献传递
- 基于特征识别的增强现实跟踪定位算法被引量：10
- 2010年
- 文中提出一种在场景自然特征识别基础上采用关键帧匹配的增强现实跟踪注册算法,实现了基于计算机视觉的户外大场景范围内的实时跟踪定位.算法针对关键帧匹配中的宽基线特征匹配问题,提出采用随机树的模式分类方法实现场景自然特征的离线训练和在线实时精确匹配.同时采用Kalman滤波器对参数估计结果进行平滑解决视觉跟踪定位中的抖动问题.以该算法为核心构建出基于视频透视式头盔显示器的移动增强现实系统,并将其成功应用于圆明园大水法景观的数字重现.真实场景实验验证表明,该方法具有实时、鲁棒的优点,适用于户外跟踪定位.
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- 随机树特征匹配算子性能研究被引量：8
- 2009年
- 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.
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