【摘 要】
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增强现实将虚拟场景与真实场景融合在一起。真实场景提供视觉、触觉和声音的体验,虚拟场景提供更加形象的动画和音效。因此,将增强现实应用在学习领域,可以提高学习的兴趣。
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增强现实将虚拟场景与真实场景融合在一起。真实场景提供视觉、触觉和声音的体验,虚拟场景提供更加形象的动画和音效。因此,将增强现实应用在学习领域,可以提高学习的兴趣。但现有学习领域的增强现实系统缺少对学习状态的监督。这是由于相机的视场角有限,无法同时拍摄用户,难以获得用户的状态。全景环带成像系统可以解决这个问题。本文对基于全景环带成像系统的增强现实和表情识别学习系统进行研究,最终提出相应的解决方案。本文首先在研究全景环带成像系统模型和相关标定技术的基础上,实现原始图像的插值展开。系统通过SURF特征提取和基于欧氏距离的特征匹配实现基于自然特征的三维注册功能。匹配过程采用KD-TREE优化算法提高匹配速度,并通过RANSAC算法筛选出高质量的匹配点,减少误匹配。之后根据图像的匹配结果,计算三维虚拟模型到二维图像的投影变换。最后通过键盘和鼠标进行交互。系统通过AdaBoost和MTCNN神经网络实现人脸检测,通过SVM和卷积神经网络实现表情识别,最后根据识别结果进行语音交互实现学习状态的监督。该方法使用全景环带成像系统,结合深度学习和SURF算法,解决了传统增强现实中相机视场小的问题。引入人脸检测和人脸表情识别则提供了更多的交互和监督方式。
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