基于改进L-K光流的WebAR信息可视分析方法

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信息可视化技术结合移动增强现实(MAR)技术在目标跟踪领域仍然存在设备计算负载过大的问题。若仍坚持采用同跟踪平面图像特征点的方案来跟踪立体对象各角度的特征点,则目标跟踪过程所需要获取的多角度特征点数据无疑会加重跟踪过程的计算压力,进而导致移动设备负载过大,最终影响模型渲染,所渲染的模型常出现剧烈抖动、卡顿或运动滞后于目标物的现象。针对上述问题,提出了一种基于改进的L-K(Lucas-Kanade)光流跟踪算法的WebAR(基于Web端的MAR技术)解决方案,将特征点的跟踪问题转化为光流估计问题以及一种优化
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