增强现实系统中基于神经网络的磁力跟踪器校正

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Nonlinear errors always exist in data obtained from tracker in augmented reality (AR), which badly influence the effect of AR. This paper proposes to rectify the errors using BP neural network. As BP neural network is prone to getting into local extrema and convergence is slow, genetic algorithm is employed to optimize the initial weights and threshold of neural network. This paper discusses how to set the crucial parameters in the algorithm. Experimental results show that the method ensures that the neural network achieves global convergence quickly and correctly. Tracking precision of AR system is improved after the tracker is rectified, and the third dimension of AR system is enhanced.
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