之前在《淺談移動(dòng)平臺(tái)創(chuàng)新玩法》簡單的猜測了easyar中使用的圖像識(shí)別算法晓锻，基于圖片指紋的哈希算法的圖片檢索 砚哆。后再阿里引商大神的指點(diǎn)下，意識(shí)到圖片檢測只適用于靜態(tài)圖片的識(shí)別躁锁，只能做AR脫卡（不進(jìn)行圖像追蹤），簡單地說就是如果圖片有角度翻轉(zhuǎn)战转，光線明暗的變化都會(huì)改變圖片自身的指紋哈希值搜立，無法做到跟蹤識(shí)別。那要如何進(jìn)行跟蹤識(shí)別呢槐秧？

引商的指點(diǎn)：我們用的是akaze啄踊，整個(gè)匹配流程采用的是基于特征提取加kmeans樹求近似最近鄰匹配的算法，然后再對(duì)匹配到的關(guān)鍵點(diǎn)對(duì)求單應(yīng)性映射刁标，最后根據(jù)inlier點(diǎn)集進(jìn)行打分的方式來最終判定識(shí)別到的目標(biāo)颠通。

圖像特征

和圖像指紋類似，能夠唯一標(biāo)示膀懈，區(qū)別于其他圖像的“有趣部分”。一個(gè)很抽象的概念，它的精確定義往往由具體問題或應(yīng)用類型來決定撵儿。可重復(fù)檢測性是圖像特征最重要的特性：同一圖像無論發(fā)生角度乘客，位移，明暗變化淀歇，所提取的特征應(yīng)該是相同的易核。圖像特征是許多計(jì)算機(jī)圖像分析算法的起點(diǎn)，因此一個(gè)算法是否成功往往由它使用和定義的特征決定浪默。
常用的圖像特征有顏色特征牡直，紋理特征，形狀特征纳决，空間關(guān)系特征碰逸。

顏色特征，是一種全局特征阔加，描述了圖像或圖像區(qū)域所對(duì)應(yīng)景物的表面性質(zhì)饵史。例如灰度直方圖等。
紋理特征胜榔，是一種全局特征胳喷，描述了圖像或圖像區(qū)域所對(duì)應(yīng)景物的表面性質(zhì)。例如基于共生矩陣的熵夭织、角二階矩和局部平穩(wěn)性等吭露。
形狀特征，是一種局部特征尊惰，描述了局部區(qū)域內(nèi)物體的外形性質(zhì)讲竿。例如邊界特征等。
空間關(guān)系特征弄屡，是指圖像中分割出來的多個(gè)目標(biāo)之間的相互的空間位置或相對(duì)方向關(guān)系题禀。這些關(guān)系也可分為連接/鄰接關(guān)系、交疊/重復(fù)關(guān)系和包含/包容關(guān)系等膀捷。

特征被檢測后它可以從圖像中被提取出來迈嘹。這個(gè)過程可能需要許多圖像處理的計(jì)算（如大名鼎鼎的計(jì)算機(jī)視覺圖像處理庫OpenCV）。其結(jié)果被稱為特征描述或者特征向量担孔。

AKAZE特征提取算法

KAZE是 Pablo F. Alcantarilla江锨，Adrien Bartoli和Andrew J. Davison2012年在ECCV2012[ECCV是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域最頂尖的三個(gè)會(huì)議（CVPR吃警、 ECCV糕篇， ICCV）之一，每兩年一次]中提出來的一種比SIFT酌心、SURF（OpenCV 2.4.9版本中實(shí)現(xiàn)的圖像特征檢測算法）更穩(wěn)定拌消、性能更好的特征檢測算法。

KAZE特征檢測是在圖像域中進(jìn)行非線性擴(kuò)散處理的過程。KAZE算法的作者提出采用加性算子分裂算法(Additive Operator Splitting, AOS)來進(jìn)行非線性擴(kuò)散濾波墩崩，可以采用任意步長來構(gòu)造穩(wěn)定的非線性尺度空間氓英。
AKAZE 是加速版KAZE特征，即Accelerated KAZE Features鹦筹。作者基于OpenCV實(shí)現(xiàn)了Akaze算法的代碼铝阐，在項(xiàng)目主頁（http://www.robesafe.com/personal/pablo.alcantarilla/kaze.html）可以下載到完整的實(shí)現(xiàn)源代碼，具體使用中可以下載OpenCV 3.0及以上版本直接調(diào)用Akaze算法類（http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/tutorials/features2d/akaze_matching/akaze_matching.html）铐拐。

K-Meas算法

在數(shù)據(jù)挖掘中徘键，K-Means 算法是一種聚類分析的算法。K-Means聚類的目的是：把n個(gè)點(diǎn)（可以是樣本的一次觀察或一個(gè)實(shí)例）劃分到k個(gè)聚類中遍蟋，使得每個(gè)點(diǎn)都屬于離他最近的均值（此即聚類中心）對(duì)應(yīng)的聚類吹害，以之作為聚類的標(biāo)準(zhǔn)。
K-Means算法主要解決的問題：我們可以看到虚青，在圖的左邊有一些點(diǎn)它呀，我們用肉眼可以看出來有四個(gè)點(diǎn)群，但是我們?cè)趺赐ㄟ^計(jì)算機(jī)程序找出這幾個(gè)點(diǎn)群來呢棒厘？于是就出現(xiàn)了我們的K-Means算法纵穿。

K-Means算法.jpg

例如在互聯(lián)網(wǎng)金融公司的借貸業(yè)務(wù)中，給你1000000個(gè)用戶绊谭，需要按金融產(chǎn)品種類分成n個(gè)人群政恍，每一群人都有各自的“突出特征”（類似圖像特征），以便區(qū)分出來他們都能適用哪一類產(chǎn)品达传，幫助金融公司合理規(guī)避借貸風(fēng)險(xiǎn)篙耗，這就是互聯(lián)網(wǎng)金融公司基于大數(shù)據(jù)分析風(fēng)控系統(tǒng)的基本原理。
這么解釋K-Means算法是不是就容易理解多了宪赶。

單應(yīng)性

單應(yīng)性是幾何中的一個(gè)概念宗弯，是一個(gè)從實(shí)射影平面到射影平面的可逆變換，直線在該變換下仍映射為直線搂妻。具有相同意義的詞還包括直射變換蒙保、射影變換和射影性等。在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中欲主，空間中同一平面的任意兩幅圖像可以通過單應(yīng)性關(guān)聯(lián)在一起邓厕。比如一個(gè)物體可以通過旋轉(zhuǎn)相機(jī)鏡頭獲取兩張不同的照片（這兩張照片的內(nèi)容不一定要完全對(duì)應(yīng)，部分對(duì)應(yīng)即可）扁瓢，我們可以把單應(yīng)性設(shè)為一個(gè)二維矩陣M详恼，那么照片1乘以M就是照片2。這有著很多實(shí)際應(yīng)用引几，比如圖像校正昧互、圖像對(duì)齊或兩幅圖像之間的相機(jī)運(yùn)動(dòng)計(jì)算（旋轉(zhuǎn)和平移）等。
在數(shù)學(xué)里齊次坐標(biāo)，或投影坐標(biāo)是指一個(gè)用于投影幾何里的坐標(biāo)系統(tǒng)敞掘，如同用于歐氏幾何里的笛卡兒坐標(biāo)一樣叽掘。如果點(diǎn)Q到成像儀上的點(diǎn)q的映射使用齊次坐標(biāo)，這種映射可以用矩陣相乘的方式表示玖雁。若有一下定義：

1.jpg

則可以將單應(yīng)性簡單的表示為：

2.jpg

這里引入?yún)?shù)s更扁，它是任意尺度的比例（目的是使得單應(yīng)性定義到該尺度比例）。H有兩部分組成：用于定位觀察的物體平面的物理變換和使用攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)矩陣的投影赫冬。

3.jpg

物理變換部分是與觀測到的圖像平面相關(guān)的部分旋轉(zhuǎn)R和部分平移t的影響之和疯潭，表示如下：

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這里R為3*3大小的矩陣，t表示一個(gè)3維的列矢量面殖，攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)矩陣用M表示竖哩，那么我們重寫單應(yīng)性如下：

5.jpg

單應(yīng)性研究的是一個(gè)平面上到另外一個(gè)平面的映射，那么上述公式中的_{Q脊僚，就可以簡化為平面坐標(biāo)中的}Q'相叁，即我們使Z=0。即物體平面上的點(diǎn)我們用x,y表示辽幌，相機(jī)平面上的點(diǎn)增淹，我們也是用二維點(diǎn)表示。我們?nèi)サ袅薢方向的坐標(biāo)乌企，那么相對(duì)于旋轉(zhuǎn)矩陣R虑润，R可以分解為R=[r1 r2 r3]，那么r3也就不要了加酵，參考下面的推導(dǎo)：

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其中H為：

7.jpg

是一個(gè)3×3大小的矩陣拳喻，故最終的單應(yīng)性矩陣可表示如下：

8.jpg

OpenCV就是利用上述公式來計(jì)算單應(yīng)性矩陣。它使用同一物體的多個(gè)圖像來計(jì)算每個(gè)視場的旋轉(zhuǎn)和平移猪腕，同時(shí)也計(jì)算攝像機(jī)的內(nèi)參數(shù)冗澈。

inlier點(diǎn)集驗(yàn)證

K-Means算法解決了圖像特征聚類分析的問題，現(xiàn)在需要解決驗(yàn)證的問題 陋葡。OpenCV中有很多種匹配算法SIFT亚亲、ORB、RANSAC等算法腐缤，這里只說比較有名的RANSAC算法捌归。RANSAC算法是一種簡單且有效的去除噪聲影響，估計(jì)模型的一種方法岭粤。與普通的去噪算法不同惜索，RANSAC算法是使用盡可能少的點(diǎn)來估計(jì)模型參數(shù)，然后盡可能的擴(kuò)大得到的模型參數(shù)的影響范圍绍在。
RANSAC算法的具體描述是：給定N個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)組成的集合P门扇，假設(shè)集合中大多數(shù)的點(diǎn)都是可以通過一個(gè)模型來產(chǎn)生的，且最少通過n個(gè)點(diǎn)（n<N）可以擬合出模型的參數(shù)偿渡，則可以通過以下的迭代方式擬合該參數(shù)臼寄。
對(duì)下面的操作執(zhí)行k次：
（1）從P中隨機(jī)選擇n個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)；
（2）用這n個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)擬合出一個(gè)模型M溜宽；
（3）對(duì)P中剩余的數(shù)據(jù)點(diǎn)吉拳，計(jì)算每個(gè)點(diǎn)與模型M的距離，距離超過閾值的則認(rèn)定為局外點(diǎn)（及outlier點(diǎn)）适揉，不超過閾值的認(rèn)定為局內(nèi)點(diǎn)（及inlier點(diǎn)）留攒，并記錄該模型M所對(duì)應(yīng)的局內(nèi)點(diǎn)的值m；
迭代k次以后嫉嘀，選擇m最大的模型M作為擬合的結(jié)果炼邀。
因?yàn)樵趯?shí)際應(yīng)用中N的值通常會(huì)很大，那么從其中任選n個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的組合就會(huì)很大剪侮，如果對(duì)所有組合都進(jìn)行上面的操作運(yùn)算量就會(huì)很大拭宁，因此對(duì)于k的選擇就很重要。通常情況下瓣俯，只要保證模型估計(jì)需要的n個(gè)點(diǎn)都是點(diǎn)的概率足夠高即可杰标。因此設(shè)w為N個(gè)數(shù)據(jù)中局內(nèi)點(diǎn)的比例，z為進(jìn)行k次選取后彩匕，至少有一次選取的n個(gè)點(diǎn)都是局內(nèi)點(diǎn)的概率腔剂。則有

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其中 1?wn 表示一次選取不都是局內(nèi)點(diǎn)的概率，(1?wn)k 表示k次選取中沒有一次都是局內(nèi)點(diǎn)的概率驼仪。 則有：

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這里z一般要求滿足大于95%即可掸犬。
至此一個(gè)完整的AR識(shí)別追蹤流程原理分析完畢，后續(xù)就是OpenCV源碼研究绪爸。