【正文】 出的標記的尺寸共打印三組，分別為８０ｒａｍ，７０ｒａｍ，９０ｒａｍ，ＡＲＴｏｏｌＫｉｔ標記標準尺寸是８０ｍｍ，黑色矩形框內(nèi)標準尺寸是４０ｍｍ。從打印出的標記中選?。福埃恚硪?guī)格的矩形標記，使用ＡｇＴｏｏｌＫｉｔ提供的標記模式文件生成程序ｒｎｋ．ｐａｒｔｅｘｅ，分別生成四個標記模式文件，標記模式文件的制作流程如圖３－４所示。協(xié)黼卜攝鍺矩Ｈ罐程Ｈ舢！黟圖３－４標記模式文件制作流揮圖在制作標記模式文件的過程中，首先檢查打印出的標記是否有磨損，然后將標記平整放置，要避免其他物體的陰影遮擋標記，為了實驗方便，使標記按照同一方向（正方向）放置，這樣處理的目的是計算標記的相似度時只需計算對應的標記模式文件的第一個４８＊１６矩陣。接著啟動ｍｋ３）ｊａｔｔ“ｅ應用程序，輸入攝像頭內(nèi)置參數(shù)文件路徑．獲取實時視頻，調(diào)整攝像方位，當視頻中標記邊框顯示出紅綠兩種顏色并且相對位置正確，即紅色邊框在左上位置，綠色邊框在右下位置，此時可輸入標記模式文件名并保存，即可獲取該標記的標記模式文件ｌ】ｗ。在制作完標記模式文件后，選?。福埃恚斫M的標記模式文件中第一個４８＋１６矩陣作為標記模板，如圖３．５、圖３－６、圖３－７和圖３－８所示。，ａ刳３－５標記１８０ｍｍ尺寸制作的標記模式文件截圖在Ｍａｔａｌａｂ７．０環(huán)境下以標記模板為參照，分別使用公式３－２０的矩陣相關(guān)系數(shù)方法、蛇叫帥釘聃如蛇盯＂盯＂如＂％帥鼯＂＂此∞∞＂呻＂卯＂叭卯昕＂卯＂；ｌｌｉｉ●∞“陽＂＂168。鵲啡神＂蛐跎拍跎姑168。｝；ｉ；；ｎｖ２∞卯ｎ＂168。＂如”弛盯鰣跎168?！惫没ǎ⒌牡募樱闰校ⅲ⒍怠庇?68。陽們艙如們卯ｆ。＂蛆鰣卅卯鉀如叭仰Ｈ卯卯蚰郅盯仰帥鴟168。％168。：２”鹋∞乳拈Ｈ站釘168。昭∞弛虹卯＂跑舭陽硒釘帖＂３３４４５；ｌ２３Ｏ６Ｅ＿｛＿６168。蛇168。吣168。艙叭∞叭叭”＂∞叭∞∞西南交通丈學碩士研究生學位論文第２８頁公式３．２８的相對誤差方法和改進后的相對誤差方法法使其他兩組標記模式文件的第一個４８＋１６矩陣與標記模板進行匹配計算，輸出匹配值并進行統(tǒng)計分析。另外，對于選取的模板標記模式文件，將其矩陣陣列值分別縮小兩倍，并將此縮小后的矩陣陣列與模板標記模式文件矩陣陣列進行匹配值計算，這樣做的目的是驗證ＡＲＴｏｏｌＫｉｔ采用相關(guān)系數(shù)方法進行圖像匹配值計算時ＣＦ值取】時，兩個矩陣陣列完全不相同。圖３－６標記２８０ｍ尺寸制作的標記模式文件截圖圖３—７標記３８０ａｌｔａ尺寸制作的標記模式文什截斟”168?！保ィヵ蓚儭惫?68。聃＂168。釘瞄＂Ｏ９０ＯＯ０００１ｌ０６６｛１∞＂168。Ⅶ們吁孫岬ｎ168。叭168。＂168。跎加北％∞168。∞惦∞＂168。168。168。們?nèi)轷UＭ168。ＯＯ０ＯＯＯ０１１１１４８ｉ１１；１１３６１Ｊ｝ｌ｝；ｉ１ｌ；；ｌｉ３Ｏ９ＯＯ０７Ｅ｛｛、ｌ９０１加168。加加168。毗蛇Ｈ｝５ⅢⅢ…168。?。?；０｛－０，｛Ｅｉ；Ｅ＿１４；、ｉ－｛；１Ｉｌｌ２ｌ｝ｉｉｌ；ｊ；；１１｝ｌ２｛ｊ｝；ｌ３ｌｉ；｝ｌ｛１２ｉ；｝｛ｌｌ；ｉ１１ｉ１２ｉ；；‘ｊ５；；｝！ｉ１２３ｉ；；９６｝；ｉ｝ｉ；：；；；｝２１０ＯＯ９８５０Ｏ０；ｌ｝｝ｉ∞盱168。168?！芭亩⒍Ⅱ小蕖蕖保?68。＂”他168。們“＂釘＂＂””蛐鯽帥鉈盯“”拍卯：２“＂如曲加168。艙們ｎ蛐鼬舳ｊ‘ｉｉ；Ｅｉ６；ｉｌ．、＿｝ｌ；｛‘ｉ；；｛ｉ，日７６７７６９ｉ；２；６８Ｓ＂檔“加叭＂＂＂＂”＂””砣＂好?。椋椋?、｝ｉ；ｊｉ；ｉｇ｝ｌｆ２ｉ８６９３７｝５８４１０ｉ；）｝；９４，Ｉ【｝｜ｉ｛Ｆ｛：ｌ７２０８｝Ｅ；｝８７９８７１：Ｉｌ；ｉｊ｝；；ｌ；ｌ｝Ｅｙ｝：｝｛）６；；；８３９８６５５４８３０４０７３８Ｓ｝Ｉ｝；ｉ，、｝ｉ；６ＥｉＥ｝；ｉ；【ｌｉ｝ｌＩｊ；；；；３；；、ｌ；８Ｓ＿＿＿｝｝｝｝西南交通大學碩士研究生學位論文第２９頁』３３．４數(shù)據(jù)分析目３－８標記４８０岫尺寸制怍的標記模式文件截幽根據(jù)實驗過程，以８０ｍｍ規(guī)格的標記模式文件第一個４８＊１６矩陣陣列為匹配模板，７０ｍｍ和９０ｍｍ規(guī)格的標記模式文件的第一個４８?１６矩陣陣列為匹配對象。使用Ｍａｔａｌａｂ７．０仿真系統(tǒng)進行匹配計算實驗，按照公式３－１、公式３－８、公式３－９和公式３．１０進行矩陣陣列變換，對變換后的矩陣陣列采用公式３－２０矩陣的相關(guān)系數(shù)計算方法計算圖像匹配值，其結(jié)果見表３－３所示。表３－３利用矩陣的相關(guān)系數(shù)標記ｌ８０ｍｍ標記２８０ｍｍ標記３８０ｍｍ標記４８０ｍｍ標記Ｉ７０ｍｍ０９８７００２０７ｌ０１５２４０．１７９６標記Ｉ９０ｍｍ０．９９３３０．２０８２０１５１１０．１８００標記２７０ｍｍ０．１２０８０９４３９０３１５８００２２７標記２９０ｒｎｍ０１６５００９７０５０３０８１０００７２標記３７０ｍｍ０．１７５１０２９１８０９０１６０３５９４標記３９０ｍｍ０．１９２７０２３２５０．８９０９０４５６５標記４７０ｍｍ０．１４９７００６４７０４７５７０．９４１１標記４９０ｒｎｍ０１３４４００９７２０４９６７０９ｌＳＯ事實上８０ｍｍ左右的標記圖片在屏幕大小為１４ｉ英寸和分辨率為１４００．１０５０的環(huán)境下，其像紊點陣約為２２６＊２２５，黑色矩形框內(nèi)的標記圖案點陣約為１１３＋１１ｌ，其黑色矩形框內(nèi)標記經(jīng)過壓縮后成１６＇１６像素點陣，失真已經(jīng)非常明顯，以圖３－３ｂ圖為例，使用Ｍａｔａｌａｂ中的ｉｍｒｅｓｉｚｅ函數(shù)進行縮放，如圖３－９所示。３５；ｌｌ６－＾＾ｌ｝＿Ｊ＾＾＾＾：’｛；｝ｌｌ?。撸椋椋椋唬欤玻保?；，ｊ；；＋５４Ｏ００９０８７６７７８９０００－、＿ｌ；｝ｊｉ｝；??；！，；、｛ｒ，、＿Ｏ０Ｏ９７６｛｛、。３，３０４ｌ｝＿＿＿＿＿＿＿ＨＮ２Ｉ２｝｝｝；；２ｉ１●２；‘．｝ｌ０４ｌ｝ｌｌｉ２ｌ｛＾；｛！；，！，８ｉ；ｊｌ；，ｉ４ｌ｝ｌｌ｝Ｚ１Ｕ６２ｌ２４８０６０１ｌ９８８０ＯＯＯ９６｛ｌ＾，ｌ９１；，ＯＯ５ｌｉｌＩｌＺ１ｊ｝‘、＋：，；ｊｉ，ｉ；ｙ｛、｝ｉ，Ｕ?。椋欤欤椋?、－＾、．；２｛ｆ，ｊｉ，Ｌ３；ｉ｝．；：－ｌ２ｉｉ｛１）＿、｝，；、‘ｉ，ｌ，｝－、０ｉ；．、ｉｌｊ２＿ｌ；｛ｉ｛、．＿、ｆ２－｝：３ｉｎ，－、ｒ６168。０ｊ００Ｏ０１－、－ｒ、Ｉ２７００５ｌ｝：１２】ｌｒ、ｉ，；ｉ、ｊ；＾。２ｒ；，！，｝ｌｉｉ｝｛１ｌ，１，ｊ９｛，ｊ｝７ｊ０００168?！瘢埃叮保叮希罚叮梗埃希?，ｉ；ｉ｛１２１ｌ；；，；；－、９７８ｉ；；１３９｛；ｌ｛ｉ２１；，Ｐ、５，Ｊ、＿ｉ２Ｅ；４０Ｕ００Ｏ０Ｏ０Ｏ０９ｑ９９９８ｌ｝｝１－｝ｉｌ西南交通大學碩士研究生學位論文第３０頁從表中３－３可以看出，利用矩硨相關(guān)系數(shù)計算圖像匹配值對標記誤識率偏高，對于多個標電，完全不同的兩幅圖像其計算出的匹配值ＣＦ接近０．５，容易產(chǎn)生錯誤判斷，這對于實際應用中多標記檢測是極其不利的?！觯幔┚匦螛擞洠猓保叮ⅲ保迭c陣圖樣幽３－９壓縮后標記失真對比將８０ｍｍ標記模式文件矩陣陣列值縮小兩倍，產(chǎn)生新的陣列矩陣，分別記為標記５、標記６、標記７、標記８、使新的陣列矩陣與模扳矩陣進行比較，利用矩陣的相關(guān)系數(shù)計算匹配值，使用Ｍａｌａｈｂ進行仿真，其輸出結(jié)果見表３－４。表３－４８０ｍ陣列矩陣值縮小兩倍后與模板匹配結(jié)果８０ｍｍ標記模式文件矩陣陣列值縮小兩倍后，其對應的圖像顯然己與原圖像不同，但利用矩陣相關(guān)系數(shù)計算出的圖像匹配值ＣＦ＝Ｉ．困此利用矩陣相關(guān)系數(shù)容易將其它標記或類似表記的矩形區(qū)域識別成標記從而加載虛擬物體。按照公式３一ｌ、公式３－８、公式３－９和公式３?ＩＯ進行矩陣變換，按照公式３－２８相對誤差法的相似度定量度量公式計算圖像匹配值．其結(jié)果見表３．５表３５利用相對誤差計算標記１８０ｍｍ標記２８０ｒａｍ標記３８０ｎｍｌ標記４８０ｍｍ標記ｌ７０ｍｍＯ７９３００１４３４０１１５９００１３９標記１９０ｍｍ０８３０００１２７５０．１３８５ｎ００６２標記２７０ｍｍ００８１９０６９１７０１８０ｌ－０．００７２標記２９０ｒａｍ０１０４６０７５０８０２００２００２０４標記３７０ｍｍ０１００ｌ０１７１７０５９２６０１２１９ｌ標記３９９ｒａｍ０．１１４３０．１４７７０５８３４０１３９０ｌ標記４７０ｍｍ．００２１２００５７ｌ０１５０３０．６５０１ｌ標記４９０ｍｍ．００２８２００８５４０ｌ柳０６４１８西南交通大學碩士研究生學位論文第３１頁從表３．５可以看出，采用相對誤差法計算出的匹配值整體偏低，對于多標記，采用相對誤差發(fā)計算完全不同的兩幅圖像其計算出的匹配值則要低得多，但對同一標記識別率較低。采用相對誤差法進行計算，同樣用標記５、標記６、標記７、標記８，使新的陣列矩陣與模板矩陣進行比較，利用公式３．２８計算匹配值，使用Ｍａｔａｌａｂ進行仿真，其輸出結(jié)果見表３－６。表３－６８０ｒａｍ陣列矩陣值縮小兩倍后與模板匹配結(jié)果匹配對象標記１與標記５標記２與標記６標記３標記７標記４與標記８匹配結(jié)果０．５００００．５００００．５００００．５０００８０ｍｍ標記模式文件矩陣陣列值縮小兩倍后，其對應的圖像顯然已與原圖像不同，但利用矩陣相關(guān)系數(shù)計算出的圖像匹配值ＣＦ＝０．５，仍然容易產(chǎn)生錯誤判斷，不過相對于矩陣相關(guān)系數(shù)計算，其值已經(jīng)小很多。接下來按照公式３．１、公式３．８、公式３－９和公式３．１０進行矩陣變換，按照公式３．２９改進后的相對誤差相似度定量度量公式計算圖像匹配值，結(jié)果見表３．７所示。以８０ｍｍ對應的標記模式文件為匹配模板，７０ｍｍ和９０ｍｍ的標記模式文件為匹配對象。表３－７利用改進后的相對誤差法進行計算標記１８０ｍｍ標記２８０ｍｍ標記３８０ｍｍ標記４８０ｍｍ標記１７０ｍｍ０．８７７７Ｏ．１５３７０．１１３ｌ０．０６６４標記１９０ｍｍ０．８８９１０．１４４２Ｏ．１１２００．０６２８標記２７０ｍｍ０．０９１５０．７８６６０．２００７—０．００２８標記２９０ｍｍＯ．１１７２Ｏ．８１８５Ｏ．２０１６０．００５２標記３７０ｍｍＯ．１０８０Ｏ．１９２２Ｏ．６８１８０．１５２８標記３９０ｍｍ０．１３２５Ｏ．１４７７０．６７２６Ｏ．１９１９標記４７０ｍｍ０．０４２５０．０３６３０．１９５６０．７２５２標記４９０ｒｎｍ０．０３６９０．０５６６０．２１３５０．７０５９從表３．７可以知道，改進后的算法計算出的匹配值就同一標記而言，比相對誤差法明顯提高，并且保持了對其它標記的低匹配值，另外相對于相關(guān)系數(shù)方法計算而言，改進后的公式誤識率明顯降低，這便于開發(fā)人員設定相似度參考值，在識別誤判的幾率上要比相關(guān)系數(shù)法小得多。采用改進后的相對誤差法進行計算同樣用標記５，標記６，標記７，標記８，使新的陣列矩陣與模板矩陣進行比較，利用公式３．２９計算匹配值，使用Ｍａｔａｌａｂ進行仿真，其輸出結(jié)果見表３．８。西南交通大學碩士研究生學位論文第３２頁表３－８８０ｒａｍ陣列矩陣值縮小兩倍后與模板匹配結(jié)果匹配對象標記１與標記５標記２與標記６標記３與標記７標記４與標記８匹配結(jié)果０．５００００．５００００．５００００．５０００３．３．５實驗總結(jié)經(jīng)過上面的實驗驗證與分析總體而言，從減少標記檢測誤判的角度出發(fā)，改進后的相對誤差方法計算圖像匹配值具有更高的匹配精度。３．４本章小結(jié)本章首先分析了ＡＲＴｏｏｌＫｉｔ圖像匹配值計算原理和過程，以及最后找出ＡＲＴｏｏｌＫｉｔ計算圖像匹配值采用的數(shù)學模型，接著將相對誤差計算方法引入并進行改進，然后選取若干張標識物作為參考，通過實驗仿真，對圖像匹配值計算方法進行仿真，并以表格的形式統(tǒng)計結(jié)果，研究圖像匹配時計算出的匹配值，分析標記的誤識率。西南交通大學碩士研究生學位論文第３３頁第４章恐龍博物館增強現(xiàn)實系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)本章首先探討了ＡＲ增強現(xiàn)實技術(shù)在恐龍博物館方面的應用價值與以及應用的可行性，接著設計并實現(xiàn)了一個基于恐龍標識物識別的桌面人機交互增強現(xiàn)實系統(tǒng)，該系統(tǒng)的實現(xiàn)反映了在恐龍博物館中ＡＲＴｏｏｌＫｉｔ具有其獨特的應用價值。４．１系統(tǒng)研究背景隨著ＡＲ增強現(xiàn)實技術(shù)在文化遺產(chǎn)保護方面的應用逐漸為人們所接受，在博物館里，人們已經(jīng)不滿足于觀看采用虛擬技術(shù)實現(xiàn)的相關(guān)文物視頻和遠古動物視頻，以及虛擬模型，人們希望在現(xiàn)實環(huán)境中與虛擬物體發(fā)生交互，豐富人們的感官和視覺，使得ＡＲ增強現(xiàn)實技術(shù)在博物館的應用成為一種必然趨勢，對于恐龍博物館而言，人們不僅希望看到活靈活現(xiàn)的遠古恐龍模型與視頻，更希望與這些虛擬的模型與視頻發(fā)生交互。ＡＲ增強現(xiàn)實技術(shù)為這些應用提供了可能。為此本章設計了一個基于恐龍標識物識別的桌面增強現(xiàn)實系統(tǒng)，通過對恐龍標記的識別，在現(xiàn)實的基礎(chǔ)上疊加虛擬視頻，實現(xiàn)人與虛擬視頻的交互。４．