计算机辅助设计与图形学学报

作者：宋修强, 金立, 宋婧, 李佳宸, 孟祥旭, 秦学英

关键词：三维物体跟踪, 姿态估计, 增强现实

文中介绍了三维物体跟踪技术及其最新研究进展, 包括理论基础与评估指标、基于视觉特征的传统位姿求解和基于学习的位姿估计.分析了传统算法中各种特征约束、统计分割模型、能量函数以及加速策略.其中, 区域及边缘约束成为跟踪的主流方向, 多种特征可以融合产生更强的约束.统计分割模型由全局模型逐步发展为局部模型.非线性最小二乘形式的能量函数易于优化而被广泛采用.预计算、预渲染的加速策略使得跟踪的实时性极大提高.基于学习的算法现阶段在精度和速度上不及传统算法, 但展现了更好的特征提取能力和处理更复杂场景的潜力.梳理了多种算法的跟踪精度及取得高精度的原因.总结了三维物体跟踪在复杂情境下跟踪精度下降和失败的问题, 及其潜在的解决方案与发展方向.三维物体跟踪正朝向多特征融合、预计算、多任务的方向发展.

来源：2024年第1期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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