【摘 要】
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增强现实领域中跟踪技术是一个很重要的研究课题，其中特征点的实时匹配是跟踪算法的关键之一，而跟踪算法中传统的匹配方法复杂，对跟踪的实时性影响较大。为此，应用尺度不变特征变
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增强现实领域中跟踪技术是一个很重要的研究课题，其中特征点的实时匹配是跟踪算法的关键之一，而跟踪算法中传统的匹配方法复杂，对跟踪的实时性影响较大。为此，应用尺度不变特征变换（SIFT）方法提取SIFT特征，采用基于KD树的最近邻搜索算法实现特征点匹配，可降低算法的复杂度，从而提高跟踪算法的实时性。
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