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增强现实

发布日期:2017-04-26    作者:     来源:     点击:

增强现实(Augmented Reality,简称 AR)是随着虚拟现实(Virtual Reality,简称 VR)技术的发展而产生的一种新兴的计算机应用和人机交互技术,它的核心思想是借助光电显示、计算机视觉、计算机图形学以及传感器等相关技术将计算机生成的虚拟场景与用户所观察到的真实场景相融合,以使用户从感官上确信虚拟场景是真实环境的组成部分。AR技术能够直观、形象地拓展人们的视觉感官能力,从而极大程度地提高人们认识和改造世界的能力。

本实验室主要针对增强现实自身所涉及的关键技术及其在相关领域中的应用开展研究。在基本理论与关键技术方面,主要在国家自然科学基金以及中国博士后科学基金等相关课题的支持下,研究利用图像处理以及计算机视觉来解决增强现实系统中虚拟与真实场景之间的位置一致性问题。课题组对基于图像的场景三维重建、场景快速学习与识别、自然特征提取、描述与快速匹配等关键问题的研究已经取得初步成效,研究成果已经发表在IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA、IEEE COMPUTER GRAPHICS AND APPLICATIONS以及SENSORS等重要国际刊物上课题组已经与康佳集团深圳研究院等产品研发企业建立了良好的合作关系。目前主要在横向课题“手机增强现实导航关键技术研究”的支持下开展移动增强现实在户外导航以及博物馆虚拟展示等领域中的应用研究。课题组的研究成果将为增强现实技术的发展及其在军事、教育、娱乐等众多领域中的广泛应用奠定坚实的理论和技术基础。

科研项目:

[1] 国家自然科学基金青年基金:移动增强现实大范围定位与追踪关键技术研究(61272202),2013-2016;

[2] 国家自然科学基金青年基金:未知场景下的增强现实虚实注册关键技术研究(60903095),2010-2012;

[3] 中国博士后科学基金面上项目:增强现实几何一致性恢复方法研究(20080440941),2008-2010;

[4] 康佳集团合作项目:手机增强现实虚拟展示与导航关键技术研究,2010-2010;

发表论文(SCI收录):

[1] T. Guan, L.Y. Duan, J.Q. Yu, Y.J. Chen, and X. Zhang, “Real Time Camera Pose Estimation for Wide Area Augmented Reality Applications,” IEEE Computer Graphics and Application,31(3): 56-68, 2011

[2] T. Guan, and C. Wang, “Registration Based on Scene Recognition and Natural Features Tracking Techniques for Wide-area Augmented Reality Systems,” IEEE Transactions on Multimedia, 11(8), pp. 1393-1406, 2009.

[3] T. Guan, L.Y. Duan, Y.J. Chen, and J.Q. Yu, “Fast Scene Recognition and Camera Relocalisation for Wide Area Augmented Reality Systems,” Sensors, 10(6), pp. 6017-6043, 2010.

[4] T. Guan, and L.Y. Duan, “Recovering Pose and Occlusion Consistencies in Augmented Reality Systems using Affine Properties,” Sensor Review, 30(2), pp. 157-162, 2010.

[5] T. Guan, L.J. Li, and C. Wang, “Registration Using Adapted Particle Filter and Natural Features Matching Technique for Augmented Reality Systems,” Assembly Automation, 29(1), pp. 75-84, 2009.

[6] T. Guan, L.J. Li, and C. Wang, “Registration Using Multiplanar Structures for Augmented Reality Systems,” Journal of Computing and Information Science in Engineering, 8(4), pp. 1002.1-1002.6, 2008.

[7] T. Guan, L.J. Li, and C. Wang, “Robust Estimation of Trifocal Tensors Using Natural Features for Augmented Reality Systems,” Computing and Informatics, 27(6), pp. 891-911, 2008.

[8] Y.J. Chen, T. Guan, and C. Wang, “Approximate Nearest Neighbor Search by Residual Vector Quantization,” Sensors, 10(12), pp. 11259-11273, 2010.

[9] Y. Tian, T. Guan, and C. Wang, “Real-time Occlusion Handling in Augmented Reality Based on Object Tracking Approach,” Sensors, 10(4), pp. 2885-2900, 2010.

[10] L.Y. Duan, T. Guan, and B, Yang, “Registration Combining Wide and Narrow Baseline Feature Tracking Techniques for Markerless AR Systems,” Sensors, 9(12), pp. 10097-10116, 2009.

[11] Y. Tian, T. Guan, and C. Wang, “An Automatic Occlusion Handling Method in Augmented Reality,” Sensor Review, 30(3), pp. 210-218, 2010.

[12] Y. Tian, T. Guan, and C. Wang, “Interactive Foreground Segmentation Method Using Mean Shift and Graph Cuts,” Sensor Review, 29(2), pp. 157-162, 2009.

[13] L.J. Li, T. Guan, B. Ren, X.W. Yao, and C. Wang, “Registration Based on Euclidean Reconstruction and Natural Features Tracking for Augmented Reality Systems,” Assembly Automation, 28(4), pp. 340-347, 2008.


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