增强现实系统中磁力跟踪器的校正

提出了利用BP神经网络对跟踪器进行校正。针对神经网络训练速度慢、容易陷入局部极值的情况,首先利用具有良好全局搜索能力的遗传算法来优化BP神经网络的各层初始权值和阈值,为后续神经网络的搜索定位出一个优化的搜索空间。实验结果表明,利用该遗传神经网络方法进行跟踪器校正,能够显著提高增强现实系统的精度,有助于提高增强现实系统的真实感。

H.264运动估计算法研究

在H.264视频编码算法中,运动估计的运算精度和效率会直接影响输出码流的质量和流量。为提高H.264运动估计算法精度和效率,利用磁力跟踪器获取摄像头运动矢量,并与非对称十字六边形搜索算法获取的运动矢量进行合成。实验结果表明,改进算法在保持运动估计性能的同时,可提高场景发生改变时运动估计的精度。