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7月4日下午17:00时,西北工业大学发出了2017年第一封录取通知书,通知书的主人是来自山东的魏同学。与往年不同的是,今年学校在每一份录取通知书中嵌入了基于AR技术的虚拟校园平台。
原理介绍
AR的关键技术
目前AR技术的技术难点在于:精确场景的理解、重构和高清晰度、大视场的显示技术。
1、对现实场景的理解和重构
在增强现实系统中,首先要解决“是什么”的问题,也就是要理解、知道场景中存在什么样的对象和目标。第二要解决“在哪里”的问题,也就是要对场景结构进行分析,实现跟踪定位和场景重构。
物体的检测和识别技术
物体检测和识别的目的是发现并找到场景中的目标,这是场景理解中的关键一环。广义的物体检测和识别技术是基于图像的基本信息(各类型特征)和先验知识模型(物体信息表示),通过相关的算法实现对场景内容分析的过程。在增强现实领域,常见的检测和识别任务有,人脸检测、行人检测、车辆检测、手势识别、生物识别、情感识别、自然场景识别等。
目前,通用的物体检测和识别技术,根据不同的思路可以分为两种:一种是从分类和检测的角度出发,通过机器学习算法训练得到某一类对象的一般性特征,从而生成数据模型。这种方法检测或者识别出的目标不是某一个具体的个体,而是一类对象,如汽车、人脸、植物等。这种识别由于是语义上的检测和识别,所以并不存在精确的几何关系,也更适用于强调增强辅助信息,不强调位置的应用场景中。如检测人脸后显示年龄、性别等。另外一种识别是从图像匹配的角度出发,数据库中保存了图像的特征以及对应的标注信息,在实际使用过程中,通过图像匹配的方法找到最相关的图像,从而定位环境中的目标,进一步得到识别图像和目标图像的精确位置,这种识别适用于需要对环境进行精确跟踪的应用场景。