| 发明名称 | 基于神经网络的增强现实跟踪方法 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于神经网络的增强现实跟踪方法，包括：S1、建立神经网络结构；S2、用图像序列中目标对象的运动数据作为训练数据训练神经网络，调整神经网络中各层的权重；S3、提取视频中首帧图像的角点特征；S4、通过神经网络预测，得到目标对象的运动趋势；S5、在目标对象的运动趋势方向上在后续图像序列中对目标对象进行跟踪。本发明通过神经网络预测目标对象的运动趋势，减小了搜索范围和计算过程中的迭代次数，从而缩减了跟踪计算时间，提高了跟踪效率。 | ||
| 申请公布号 | CN104299245A | 申请公布日期 | 2015.01.21 |
| 申请号 | CN201410539449.5 | 申请日期 | 2014.10.13 |
| 申请人 | 深圳先进技术研究院 | 发明人 | 樊春玲;姜青山 |
| 分类号 | G06T7/20(2006.01)I;G06N3/02(2006.01)I | 主分类号 | G06T7/20(2006.01)I |
| 代理机构 | 深圳市铭粤知识产权代理有限公司 44304 | 代理人 | 孙伟峰 |
| 主权项 | 一种基于神经网络的增强现实跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：S1、建立神经网络结构；S2、用图像序列中目标对象的运动数据作为训练数据训练神经网络，调整神经网络中各层的权重；S3、提取视频中首帧图像的角点特征；S4、通过神经网络预测，得到目标对象的运动趋势；S5、在目标对象的运动趋势方向上在后续图像序列中对目标对象进行跟踪。 | ||
| 地址 | 518055 广东省深圳市南山区西丽大学城学苑大道1068号 | ||