【摘 要】
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增强现实（Augmented Reality,AR）技术通过在真实环境中结合虚拟与真实的对象,实现虚实结合以增强人们对现实世界的感观。近年来,随着移动设备性能的快速提升,基于移动端的增强现实系统应用成为了当前的研究热点,广泛应用于众多领域。增强现实主要包括目标跟踪注册、虚实融合和人机交互三个关键技术,移动增强现实系统利用这些技术实现虚实融合,使得移动增强现实应用更加多元化,人们对AR应用的用户体验
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增强现实（Augmented Reality,AR）技术通过在真实环境中结合虚拟与真实的对象,实现虚实结合以增强人们对现实世界的感观。近年来,随着移动设备性能的快速提升,基于移动端的增强现实系统应用成为了当前的研究热点,广泛应用于众多领域。增强现实主要包括目标跟踪注册、虚实融合和人机交互三个关键技术,移动增强现实系统利用这些技术实现虚实融合,使得移动增强现实应用更加多元化,人们对AR应用的用户体验更加真实。本文经过调查研究发现,由于真实环境的复杂条件变化影响,仍然存在跟踪注册过程中背景杂乱和目标被遮挡时姿态估计不准确等问题会导致AR系统的稳定性较差。因此,提高跟踪注册的精确度、姿态估计的准确性,对移动增强现实系统应用极具研究意义与价值。综合以上分析,本文的主要研究工作如下:（1）针对基于孪生网络（Fully Convolutional Siamese nets,Siam FC）的跟踪方法无法准确识别区分目标前景与语义干扰背景,目标容易产生漂移且无法进行尺度估计的问题,提出一种结合尺度滤波（Discriminative Scale Space Tracking,DSST）的孪生网络增强现实跟踪注册方法。本方法将DSST滤波器引入到孪生网络跟踪过程中,用方向梯度直方图弥补孪生网络中的深度特征,抑制向相似目标产生漂移;转移到DSST中的候选目标由Siam FC筛选更加准确,可以缓解DSST的边界效应;对待注册目标进行特征检测匹配完成注册,确保实时性的同时提高了传统的增强现实跟踪注册算法的鲁棒性。（2）针对由于杂乱的环境和严重的遮挡,不准确的向量场预测将影响生成的关键点假设的质量且像素级投票网络（Pixel-wise Voting Network,PVNet）用来判断投票的两个方向向量之间的小角度可能导致较大的投票偏差,影响目标物体姿态估计的准确性,提出一种基于改进PVNet的三维注册目标姿态估计的框架。本框架在PVNet网络基础上增加像素权重层筛选出较为准确的像素点向量,并考虑像素点与关键点假设之间的投票距离提出了一种考虑投票距离的距离过滤投票方案。基于较为准确的投票结果,利用透视n点定位算法精确定位以及2D关键点,求解6D姿态,从而提高了姿态估计的性能。（3）针对AR在高校实验教学领域的应用,在上述研究算法的基础上进行基于移动增强现实的实验教材应用系统设计,实现了AR可交互实验教材。本教材应用于《铁道概论》互动图书,对高校实验教学带来一定积极影响,使实验教学与展示更加生动有效。
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