Sammanfattning Vi föreslår en kamera-tracking metod genom online-inlärning av keypoint arrangemang i augmented reality applikationer. Som målobjekt behandlar vi skärningskartor från GIS och textdokument som inte hanteras av de populära SIFT- och SURF-deskriptorerna. För nyckelpunktsmatchning efter nyckelpunktsarrangemang använder vi lokalt sannolika arrangemangshashing (LLAH), där arrangemangets deskriptorer i ett perspektiv inte är invarianta till det breda spektrumet av synpunkter eftersom arrangemanget kan ändras med avseende på synpunkter. För att lösa detta problem föreslår vi online-inlärning av deskriptorer med hjälp av nya konfigurationer av nyckelpunkter i nya perspektiv. Den föreslagna metoden gör det möjligt för nyckelpunktsmatchning att gå vidare enligt nya synpunkter. Vi utvärderar prestandan och robustheten hos vår spårningsmetod med hjälp av visningsändringar.
Uchiyama m.fl. REF presenterar en spårningsmetod som bygger på en metod som kallas lokalt sannolik arrangemang hashing.
Camera tracking by online learning of keypoint arrangements using LLAH in augmented reality applications
{'venue': 'Virtual Reality', 'journal': 'Virtual Reality', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}