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增强现实系统中基于机器学习的自然特征点识别方法

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本发明提供了一种增强现实系统中基于机器学习的自然特征点识别方法，包括：选取一幅平面物体的正面影像作为目标图像；利用透视变换来模拟组合观察条件下的目标图像，以合成样本图像；收集合成的样本图像中特征点和特征向量作为机器学习的训练样本；通过机器学习对目标图像的自然特征点的特征向量进行建模；根据建模结果将目标图像中的多个自然特征点作为相应数量的不同的类别，分别判断场景图像中的每个特征点是否属于任一类别。

著录项

公开/公告号CN105488541A

专利类型发明专利
公开/公告日2016-04-13

原文格式PDF
申请/专利权人上海电机学院;
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申请/专利号CN201510956768.0
发明设计人赵孟德;张斌;
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申请日2015-12-17
分类号G06K9/62(20060101);
代理机构上海思微知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人菅秀君
地址 200240 上海市闵行区江川路690号
入库时间 2023-12-18 15:29:11

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-04-02

发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06K9/62 申请公布日:20160413 申请日:20151217

发明专利申请公布后的视为撤回
2016-05-11

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20151217

实质审查的生效
2016-04-13

公开

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