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基于区域分割随机树的特征识别匹配算法

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本文提出一种基于区域分割的随机树分类算法。随机树分类算法是一种有监督学习的模式识别分类算法,可有效地应用于增强现实系统中的特征识别与匹配.为克服现有随机树算法中特征点选择的随意性,使其更具自适应性,本文提出利用区域分割算法改进现有随机树的离线训练机制,提高随机树分类器的鲁棒性和自适应性.实验结果表明,将该改进算法应用于增强现实跟踪定位系统中,显著提高了系统的鲁棒性.

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来源
《第四届图像图形技术与应用学术会议》|2009年|221-226|共6页
会议地点北京
作者
林精敦; 王涌天; 陈靖; 刘越; 郭俊伟; 刘伟; 薛康;
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作者单位

北京图象图形学会;

中国图象图形学学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类算法理论;
关键词
增强现实; 随机树分类; 区域分割; 特征识别; 匹配算法; 分类算法; 学习模式; 特征匹配;

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基于区域分割随机树的特征识别匹配算法

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