基于改进L-K光流的WebAR信息可视分析方法

裴云强; 吴亚东; 王赋攀; 张晓蓉; 蒋宏宇; 许世健; 唐文生

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基于改进L-K光流的WebAR信息可视分析方法

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信息可视化技术结合移动增强现实(MAR)技术在目标跟踪领域仍然存在设备计算负载过大的问题.若仍坚持采用同跟踪平面图像特征点的方案来跟踪立体对象各角度的特征点,则目标跟踪过程所需要获取的多角度特征点数据无疑会加重跟踪过程的计算压力,进而导致移动设备负载过大,最终影响模型渲染,所渲染的模型常出现剧烈抖动、卡顿或运动滞后于目标物的现象.针对上述问题,提出了一种基于改进的L-K(Lucas-Kanade)光流跟踪算法的WebAR(基于Web端的MAR技术)解决方案,将特征点的跟踪问题转化为光流估计问题以及一种优化的三维信息可视化交互策略.实验结果表明,该方法能够提高MAR在跟踪目标时的计算效率和稳定性,丰富信息可视化的呈现效果和交互方式.

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来源
《图学学报》 |2020年第6期|962-969|共8页
作者
裴云强; 吴亚东; 王赋攀; 张晓蓉; 蒋宏宇; 许世健; 唐文生;
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作者单位

西南科技大学计算机科学与技术学院四川绵阳 621010;

四川轻化工大学计算机科学与工程学院四川自贡 643002;

西南科技大学计算机科学与技术学院四川绵阳 621010;

西南科技大学计算机科学与技术学院四川绵阳 621010;

法政大学计算机信息科学学院日本东京 184-8584;

西南科技大学计算机科学与技术学院四川绵阳 621010;

西南科技大学计算机科学与技术学院四川绵阳 621010;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
移动增强现实; WebAR; 信息可视化; Lucas-Kanade算法; 光流跟踪;

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