文献

J-GLOBAL ID：201702217228958483   整理番号：17A0262940

自然シーンオンライン学習に基づく追跡登録技術【JST・京大機械翻訳】

Online Learning of Tracking and Registration Based on Natural Scenes

著者 (4件)： Gui Zhenwen (No.7 Research Institute,China Electronics Technology Group Corporation) ,  Liu Yue (School of Optoelectronics,Beijing Institute of Technology, Beijing Engineering Research Center for Mixed Reality and Advanced Display) ,  Chen Jing (School of Optoelectronics,Beijing Institute of Technology, Beijing Engineering Research Center for Mixed Reality and Advanced Display) ,  Wang Yongtian (No.7 Research Institute,China Electronics Technology Group Corporation, Beijing Engineering Research Center for Mixed Reality and Advanced Display)
資料名： Ruanjian Xuebao  (Ruanjian Xuebao)
巻： 27  号： 11  ページ： 2929-2945  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2542A  ISSN： 1000-9825  CODEN： RUXUEW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 三次元登録は移動強化現実のキー技術の一つであり、オンライン学習の追跡登録方法を提案し、正確に自然シーンに対して追跡登録を行うことができる。まず第一に,SURF(UP UP ロバストな )記述子マッチング法を改良して,初期登録マトリックスの正当性を向上させる。次に,場面を効果的にオンライン学習することによって,登録精度を改善した。最終的に,登録の速度を改善するために,最初のフレームの登録マトリックスを用いて,キーポイントを迅速に回復した。実験結果は,この方法がより良い追跡精度を維持することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 三次元 ,  マッチング ,  *複合現実感 ,  ロバスト性 ,  統制索引語 ,  *拡張現実感
準シソーラス用語： *オンライン学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： tracking and registration ,  SURF (speeded up robust features) descriptor ,  online learning

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： シーン ,  オンライン学習 ,  追跡