Image Tracker平面物体定位系统

在计算机视觉系统中, 物体定位跟踪是其中一种重要功能，普遍应用于增强现实，虚拟现实等应用中。用户给定一个或多个待跟踪的模版图，系统会通过摄像头获取当前的环境图像作为目标图，然后在目标图中找到出现的模版，并输出模版的空间位置。传统的定位方法中，会使用基于特征点的图像匹配算法，虽然这类算法无需先验知识，但是运算量大，定位精度，成功率低。而KLT光流法，ESM高效二阶最小化方法等连续跟踪方法，定位精度高，但是需要一个初始的搜索位置，如果初始值与真值相隔太远，则算法无法收敛，导致定位失败。

我们设计了一个Image Tracker平面物体定位系统，利结合了以上两种方法，使用基于特征点匹配的图像定位方法进行粗定位，然后执行ESM高效二阶最小化方法进行精细定位。在精细定位前，还会使用运动预测法，KLT光流法对物体位置进行预测，为ESM算法提供一个更加接近真值的初始搜索位置。而且在本系统中，会将计算量大的基于特征点匹配的图像定位方法异步运行，从而保证了系统的实时性。