基于机器学习的自然特征匹配方法
Natural Feature Matching Method Based on Machine Learning

黄诗华陈一民陆意骏陈明姚争为

文摘	针对增强现实中的三维注册问题,提出一种基于机器学习的图像自然特征点识别方法.基于高斯混合模型进行样本选择,利用模式识别中的分类方法替代特征向量的最近邻匹配,将计算负担从实时阶段转移到训练阶段,利用各匹配点对之间的相似度计算核密度估计的权值,实现相关平面目标的跟踪.实验结果表明,该方法实时性好、相机位姿估计精确,对光照、遮挡、透视等变化具有较强的鲁棒性
其他语种文摘	A natural feature recognition method based on machine learning is proposed for 3D registration in augmented reality application. This method increases the accuracy of key-points recognition and moves the computational burden from runtime matching to offline training by substituting specific classification for nearest-neighbor searching. Robust camera tracking and pose estimation can be obtained by the similarity of these matched key-points and the homography matrix. Experimental results demonstrate that this method is suitable for real-time application and is stable against illumination change, occlusion and perspective effect
来源	计算机工程 ,2010,36(20):182-184,190 【核心库】
关键词	机器学习 ; 自然特征 ; 增强现实 ; 三维注册
地址	上海大学计算机工程与科学学院, 上海, 200072
语种	中文
文献类型	研究性论文
ISSN	1000-3428
学科	自动化技术、计算机技术
基金	国家科技支撑计划项目 ; 上海市重点学科建设项目
文献收藏号	CSCD:4035524