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一种基于几何的移动增强现实系统点云简化方法
摘要： 本文提出一种基于几何的点云精简方法，并探索了适用于城市环境的实时移动增强现实系统。我们构建了一个融合点云重建误差与空间点分布约束的新目标函数，基于该模型采用混合整数规划方案求解点云精简问题。所研究的移动增强现实系统包含离线与在线两个阶段：离线阶段通过运动恢复结构技术构建定位数据库，并运用所提点云精简方法压缩点云数据；在线阶段则结合基于图像的定位算法与连续位姿跟踪算法实现相机位姿的实时计算?；际菁胝媸党【笆笛楸砻鳎啾认钟蟹椒?，该几何驱动的点云精简方法所选子集能提升基于图像定位的成功率。移动平台测试进一步证实，精简后的点云不仅缩短了初始化及重初始化耗时，还显著降低内存占用，从而构建出可扩展的实时移动增强现实系统。
关键词： 增强现实、点云精简、运动恢复结构、移动平台
更新于2025-09-10 09:29:36
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通过最小未平方偏差精确恢复相机位置
摘要： 我们证明了"Ozye\c sil与Singer提出的最小非平方偏差(LUD)算法具有精确恢复能力。具体而言，当存在足够多相机且给定被污染的成对方向时（其中相机位置和成对方向均由特定概率模型生成），该算法能以高概率精确恢复相机位置。Hand、Lee和Voroninski曾为ShapeFit算法建立了类似的相机位置精确恢复保证，但其通常允许更少的污染数据。
关键词： 鲁棒估计、随机图理论、运动恢复结构、最小非平方偏差、相机位置估计、凸恢复
更新于2025-09-09 09:28:46