1、“.....将计算机生成的几何信息通过视觉融合方法添加到真实环境中，以增强对环境的感知。其中图像配准技术是技术的核心问题之，即在维环境中估计视觉传感器的姿态并理解场景中的对象。近识别已知的标记来计算维配准的空间位臵，将虚拟模型叠加在真实场景中。然而，般在行业应用中不允许使用标记，因此使用自然特征点进行维配准是应用的必然趋势。等人提出了种结合了地图重建和目标识别的新型视觉系统。他们用预建对象数据库，用点来描述对象的几何形状。这些点基于语义分割的增强现实图像配准技术论文原稿建和基于深度卷积神经网络的语义分割算法来提高图像配准性能。基于语义分割的语义分割是种计算量较大的预测任务，其目的是在应用图像配准时预测图像中每个像素的类别，并能够缩小两帧之间特征点的搜索范围，从而提高系统的稳定性......”。

2、“.....语义分割的场景信息将大幅提高图像配准技术的性能。关键词语义分割深度学习增别对应，如果匹配特征点是放在桌子上，其余的是在椅子上，我们可以判断哪些是匹配点并删除它们，这将提高自然特征点匹配精度。摘要增强现实通过分析场景特征，将计算机生成的几何信息通过视觉融合方法添加到真实环境中，以增强对环境的感知。其中图像配准技术是技术的核心问题之，即在维环境中估计视觉传感器的姿态并理解场景中的对象。图。利用机器视觉提取图像特征点，计算描述符和匹配特征点。相机捕捉相邻帧的连续视频序列并匹配关键点，并根据相机姿态的匹配结果，最终实现的配准。然而，基于自然特征点的维配准算法目前还不成熟。很容易匹配的特征点，从而限制了应用的推广。造成不匹配的主要原因是场景中有很多特征点，并且有很多相似的特征......”。

3、“.....如式所示。是摄像机的姿态，是摄像机的标定矩阵。是连续变化值，是稳定常数。般情况下，只要有组匹配点，就可以计算出模型。图为本次实验的图片，结果显示相邻两帧检测到的特征点有个，出现大量误匹配特征点。理论上，只要不断地比较新帧和旧帧，就可以解决定位问题。然后，把这些关键点放在起，目前显著的目标分割效果是理想的。然而，小对象的分割并不理想假设有两个相邻的帧图像和两组对应的特征点，如式所示。如图所示，是图像的坐标，是摄像机的坐标。假设图中的点为，对应的点为，则它们的坐标变换如式。首先，我们得到地图的深度数据来代替，计算出和，其中代表焦距，代表中心点。然后，当我们得到图像估计。经典的算法是迭代最近点。该算法需要两个图像的特征点。我们使用进行特征点匹配。该基本结构适用于通道和深度通道的特征提取......”。

4、“.....然后，在主分支的每个池化层之前添加融合层。为了防止函数映射的进步减少，中的第池化层被替换为次最大池化，而第池化层被替换为次以解决定位问题。然后，把这些关键点放在起，就可以生成地图。当然，如果如此简单，那就不值得学习超过年。这主要是由于相邻帧之间有大量相似的特征点，噪声处理非常复杂，导致了不匹配。因此，我们提出了种优化匹配误差的方法。基于语义分割的增强现实图像配准技术论文原稿。如图所示，是图像的坐标，是摄像机的坐标。在对自然特征点进行匹配的同时对匹配区域进行限制。首先将相机拍摄的场景进行语义分割，即根据对象本身的含义将各阶段的对象进行分割。当对维配准的自然特征进行匹配时，相邻帧的匹配结果仅限于同对象的像素区域。如图所示，当相邻帧特征点匹配，桌子和椅子分别对应......”。

5、“.....其余的是在椅子上，我们可以判断哪些是匹配基于语义分割的增强现实图像配准技术论文原稿中每个点的位臵时，由于相邻帧之间的差异，我们可以计算出相机的位移和旋转。在图中，很容易看出这两个数字已经转向了个特定的角度。但它会转多少度呢这个问题被称为相机相对姿态估计。经典的算法是迭代最近点。该算法需要两个图像的特征点。我们使用进行特征点匹配。基于语义分割的增强现实图像配准技术论文原稿。和是个通道在语义分割图对应特征点上的值。我们使用开放数据集进行测试。它包含图像及其像素级语义注释的数据。在框架中实现了架构，并使用随机梯度下降进行端到端训练。如图所示，左边的，深度在中间和右边的语义分割和不同颜色代表了不同场景的对象。可见别已知的标记来计算维配准的空间位臵，将虚拟模型叠加在真实场景中。然而......”。

6、“.....因此使用自然特征点进行维配准是应用的必然趋势。目前，基于自然特征点的维配准技术主要采用视觉同步定位与地图构建算法。图是视觉的示意图。利用机器视觉提取图像特征点，计算描述符和匹配特征点。相机捕捉相邻帧的连续视频最大池化和次平均池化。为了使两个分支中的值兼容并更易于训练，它对深度通道进行了规范化，深度通道的初始范围从到到相同的彩色图像范围从到。实验评价在我们的设计中，利用语义分割的输出来限定两个视频帧之间的匹配点。具体来说，我们将这两种技术的结合定义为式。和是连续帧图像和中的特征点，和是旋转矩阵和位移向量，假设图中的点为，对应的点为，则它们的坐标变换如式。首先，我们得到地图的深度数据来代替，计算出和，其中代表焦距，代表中心点。然后，当我们得到图像中每个点的位臵时，由于相邻帧之间的差异......”。

7、“.....在图中，很容易看出这两个数字已经转向了个特定的角度。但它会转多少度呢这个问题被称为相机相对姿态并删除它们，这将提高自然特征点匹配精度。这样就可以用算法预测摄像机的姿态。如式所示。是摄像机的姿态，是摄像机的标定矩阵。是连续变化值，是稳定常数。般情况下，只要有组匹配点，就可以计算出模型。图为本次实验的图片，结果显示相邻两帧检测到的特征点有个，出现大量误匹配特征点。理论上，只要不断地比较新帧和旧帧，就可序列并匹配关键点，并根据相机姿态的匹配结果，最终实现的配准。然而，基于自然特征点的维配准算法目前还不成熟。很容易匹配的特征点，从而限制了应用的推广。造成不匹配的主要原因是场景中有很多特征点，并且有很多相似的特征，这时当相机采集图像并匹配像素点时，就很容易混淆......”。

8、“.....基于语义分割的增强现实图像配准技术论文原稿现实介绍增强现实技术是种新型的人机交互技术，它利用计算机系统提供信息来增强人们对真实环境的感知。真实场景将叠加计算机生成的虚拟场景对象或系统信息，实现对现实的增强。技术强调现有虚拟世界与虚拟世界的融合，强调真实对象与虚拟对象的共存与互补。其中图像配准是技术的关键内容之。如图所示，目前大多数川之应用都是通过相机识年来，计算机视觉领域取得了巨大的进步，但是系统在维场景中基于自然特征点的配准技术仍然是个严重的挑战。由于不稳定因素的影响，在维场景中精确计算移动相机的姿态还存在较大的困难，如图像噪声，光照变化和复杂的背景图案。因此，设计种稳定可靠高效的场景识别算法仍然是项非常具有挑战性的工作。本文提出了种结合视觉同步定位与地图构建由哈希表索引，并通过计算投票来标识......”。

9、“.....等人提出了种通过检测点云来获取语义对象的方法。他们训练相应对象的特征点，并匹配新帧的几何信息。等人提出了种利用特征点与信息匹配来检测目标的方法。等人利用机器人强现实介绍增强现实技术是种新型的人机交互技术，它利用计算机系统提供信息来增强人们对真实环境的感知。真实场景将叠加计算机生成的虚拟场景对象或系统信息，实现对现实的增强。技术强调现有虚拟世界与虚拟世界的融合，强调真实对象与虚拟对象的共存与互补。其中图像配准是技术的关键内容之。如图所示，目前大多数川之应用都是通过相机近年来，计算机视觉领域取得了巨大的进步，但是系统在维场景中基于自然特征点的配准技术仍然是个严重的挑战。由于不稳定因素的影响，在维场景中精确计算移动相机的姿态还存在较大的困难，如图像噪声，光照变化和复杂的背景图案。因此......”。