移動增強現(xiàn)實大范圍定位與注冊關鍵技術研究.pdf

1、隨著智能手機的廣泛使用,移動AR技術更加受到國內外研究人員的關注。由于諸如智能手機之類的移動終端設備相對于PC機具有資源受限的特點,比如,計算速度慢、內存空間有限、手機功耗問題等,同時,智能手機輕便、體積小、可隨身攜帶等特點,又擴大了使用者的活動范圍,因此,需要在智能手機上提供能夠完成大范圍場景定位識別和三維注冊的移動AR技術,但是,又不能簡單的把應用于PC機上的增強現(xiàn)實技術移植到智能手機上?；谝陨蟽热?本文提出了可以直接在移動設備上

2、實現(xiàn)大范圍場景的定位識別和三維注冊的系統(tǒng)構架,主要研究工作如下:
　　第一,通過使用重力來增強局部向量聚集描述符VLAD的鑒別力,設計了GAVLAD圖像描述符,并設計了一個有效的向量量化策略,能將高維圖像描述符壓縮成幾個字節(jié)的壓縮編碼,將圖像描述符編碼成幾個字節(jié),這樣可以存儲在移動設備中,有助于完成高效搜索,并以此設計了一個適合移動設備RAM的圖像搜索引擎,使其能夠高效完成移動設備上的定位識別。本文還建構了一個基于圖像和傳感器的相

3、結合的壓縮的索引結構,能在移動設備上直接處理大范圍圖像數(shù)據(jù)。
　　第二,設計了一個簡單有效的向量二值化方法以減少多特征融合內存占用量,并提出了一個位置敏感的融合算法將多特征融合起來。該算法可以將多個圖像特征壓縮成一個占用空間小的、高區(qū)分度的圖像描述符,可以直接在移動設備上高效的進行存儲和搜索。并提出將特征融合與索引結構聯(lián)合優(yōu)化,以提高定位識別的準確性,同時減少內存占用。
　　第三,設計了一個靈活的攝像機初始化和追蹤方法,可以

4、以高達10Hz每幀的幀率在現(xiàn)階段主流配置的手機上追蹤非平面場景,一定程度上解決了大范圍場景移動增強現(xiàn)實應用中的虛實注冊問題。
　　第四,發(fā)布了一套新的數(shù)據(jù)庫,包含1,295,000個地理標記街景圖像以及849個測試查詢圖像,這些資源可以被用作新的參照基準,可以在今后的相關研究中作為參照基準供其他研究人員繼續(xù)使用。
　　本文通過多組實驗證明,本研究提出的基于移動設備的大范圍場景定位識別和三維注冊移動AR系統(tǒng)提高了定位識別的精確