机器视觉在增强现实中实现动态跟踪主要依赖于高精度的图像处理技术和高效的算法。以下是实现过程的关键要点：
1. 基于机器视觉的跟踪注册技术：
机器视觉通过捕捉现实环境中的图像，利用图像处理技术抽取目标的特征，如轮廓、关键点等，从而实现对目标物体的识别与定位。
跟踪注册技术检测需要“增强”的物体特征点，跟踪这些特征点并自动生成二维或三维坐标信息，这是实现虚拟信息与真实场景无缝叠加的关键。
2. 应用机器视觉的动态跟踪方法：
在增强现实(AR)中，机器视觉动态跟踪可以通过光学追踪实现，这是一种成本相对较低且精确的解决方案，但要求较高的视觉算法门槛。
另一种方法是基于深度神经网络的物体识别与跟踪模块，如AR-VS范式，它利用动态决策时间区分方法解码人的意图，实现更高的灵活性和更快的执行速度。
3. 技术要点与挑战：
需要高精度的传感器和视觉系统，以确保对目标物体的准确识别和定位。
高效的图像处理算法和控制系统是实现实时跟踪和快速响应的关键。
在实际应用中，还需考虑目标物体的速度、方向、形状、大小等变化因素，以及光照、遮挡等干扰因素，确保系统的稳定性和鲁棒性。
4. 实例应用：
在基于机器视觉的视觉刺激BCI系统中，通过AR-VS范式实现了对机器人的动态控制，展示了机器视觉在增强现实中实现动态跟踪的潜力。
机器视觉在增强现实中实现动态跟踪是一个复杂但可行的过程，它依赖于高精度的图像处理技术、高效的算法以及稳定的系统性能。随着技术的不断发展，机器视觉在增强现实中的应用将更加广泛和深入。
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