maisМоделирование и анализ информационных системModeling and Analysis of Information Systems1818-10152313-5417Yaroslavl State University10.18255/1818-1015-2013-2-129-138mais-211Research ArticleОригинальные статьиArticlesТехнологии и алгоритмы для создания дополненной реальностиTechnologies and Algorithms for Building the Augmented RealityБлаговещенскийИван АлександровичBlagoveshchenskiyI. A.

генеральный директор,

150044 г. Ярославль, Полушкина роща, 16, строение 67а, офис №2-6

 генеральный директор,

Polushkina roshcha, 16, building 67a, office 2-6, Yaroslavl, 150044, Russia

ivan.blagoveshchenskiy@arealsoft.ruДемьянковНиколай АндреевичDemyankovN. A.

программист,

150044 г. Ярославль, Полушкина роща, 16, строение 67а, офис №2-6

программист,

Polushkina roshcha, 16, building 67a, office 2-6, Yaroslavl, 150044, Russia

nikolay.demyankov@arealsoft.ruООО “Ареал”, AREALIDEAРоссияAreal LTD, AREALIDEAtmRussian Federation201320042013202129138Copyright © Благовещенский И.А., Демьянков Н.А., 20132013Благовещенский И.А., Демьянков Н.А.Blagoveshchenskiy I.A., Demyankov N.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.mais-journal.ru/jour/article/view/211

В данной статье авторами рассматривается понятие дополненной реальности, а также возможные методы её создания. Вначале даётся короткая историческая справка о том, откуда пошло понятие "дополненная реальность кем оно было введено и что означает. Выделяются два принципа её построения: на основе маркера и без него. В статье мы уделяем основное внимание первому подходу. Для анализа видеопотока и поиска на нём объектов определённого типа используются методы и алгоритмы научной дисциплины под названием "компьютерное зрение". В рамках статьи авторы приводят короткое описание и характеристику только двух из них: генетические алгоритмы и feature detection & description. Для программной реализации описываемых алгоритмов может быть использована одна из приведённых библиотек компьютерного зрения: OpenCV или AForge.NET. Обе они дают широкие функциональные возможности в области обработки изображений и поиска объектов. В качестве завершения приводится пример построения дополненной реальности при помощи OpenCV. Основное внимание уделяется вопросам проецирования 3D модели на изображение-маркер. Данный пример может быть взят за основу создания собственного фреймворка дополненной реальности.

This article is about the Augmented Reality technology itself and its current implementations. In the first part of the article the authors give a short historical reference to the origins of the name ”augmented reality”, by whom it was introduced and what it means. Later in the article two major approaches to building AR are described. The first one is based on the usage of a marker, and the second one is marker-free. The first approach is examined in detail. In order to analyze video stream and recognize known objects in it, algorithms of the Computer Vision are used. The authors give a short description and the main characteristics only of two of them: genetic algorithms and feature detection & description. For a programmatic implementation of those algorithms one can use special libraries like OpenCV and AForge.NET, also mentioned in the article. Both of them give vast functional capabilities in image processing and object recognition. At the end of the article is given an example of creating AR using the OpenCV library. Main attention is payed to the problem of making projection of a 3D model on the marker’s plane. This example can be used as the foundation for a custom AR framework.

дополненная реальностькомпьютерное зрениеfeature detectionмаркерыOpenCVaugmented realitycomputer visionfeature detectionmarkersOpenCVМинобрнауки РФReferencesСтепанов А.В. 2D->3D in Augmented reality // http://habrahabr.ru/post/139429/, 2012 (Stepanov A.V. 2D->3D in Augmented reality // http://habrahabr.ru/post/139429/, 2012 [in Russian]).Степанов А.В. 2D->3D in Augmented reality // http://habrahabr.ru/post/139429/, 2012 (Stepanov A.V. 2D->3D in Augmented reality // http://habrahabr.ru/post/139429/, 2012 [in Russian]).Azuma R. A Survey of Augmented Reality // Presence: Teleoperators and Virtual Environments, 1997. P. 355–385.Azuma R. A Survey of Augmented Reality // Presence: Teleoperators and Virtual Environments, 1997. P. 355–385.Amit Y. 2D Object Detection and Recognittion: Models, Algorithms and Networks. The MIT Press, 2002.Amit Y. 2D Object Detection and Recognittion: Models, Algorithms and Networks. The MIT Press, 2002.Bay H., Tuytelaars T., L. Van. Gool. Surf: Speed up robust features // European Conference on Computer Vision, 2006. P. 404–417.Bay H., Tuytelaars T., L. Van. Gool. Surf: Speed up robust features // European Conference on Computer Vision, 2006. P. 404–417.Hartley R., Zisserman A. Multiple view geometry in computer vision. 2nd edition. Cambridge University Press, 2004.Hartley R., Zisserman A. Multiple view geometry in computer vision. 2nd edition. Cambridge University Press, 2004.Lepetit V., Fua P., Pilet J. Point Matching as a Classification Problem for Fast and Robust Object Pose Estimation // Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2004.Lepetit V., Fua P., Pilet J. Point Matching as a Classification Problem for Fast and Robust Object Pose Estimation // Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2004.Mikolajczyk K., Schmid C. An Affine Invariant Interest Point Point Detector // European Conference on Computer Vision, 2002. P. 128–142.Mikolajczyk K., Schmid C. An Affine Invariant Interest Point Point Detector // European Conference on Computer Vision, 2002. P. 128–142.Milgram P., Kishino A. F. Taxonomy of Mixed Reality Visual Displays // IEICE Transactions on Information and Systems. 1994. E77-D(12). P. 1321–1329.Milgram P., Kishino A. F. Taxonomy of Mixed Reality Visual Displays // IEICE Transactions on Information and Systems. 1994. E77-D(12). P. 1321–1329.Moreels P., Perona P. Evaluation of Features Detectors and Descriptors based on 3D objects // IJCV, 2006.Moreels P., Perona P. Evaluation of Features Detectors and Descriptors based on 3D objects // IJCV, 2006.Obeysekera M. Affine Reconstruction from multiple views using Singular Value Decomposition / School of Computer Science and Software Engineering, The University of Western Australia, 2003.Obeysekera M. Affine Reconstruction from multiple views using Singular Value Decomposition / School of Computer Science and Software Engineering, The University of Western Australia, 2003.Wuest H., Vial F., Stricker D. Adaptive line tracking with multiple hypotheses for augmented reality // Proceedings of the Fourth IEEE and ACM International Symposium on Mixed and Augmented Reality, 2005. P. 62–69.Wuest H., Vial F., Stricker D. Adaptive line tracking with multiple hypotheses for augmented reality // Proceedings of the Fourth IEEE and ACM International Symposium on Mixed and Augmented Reality, 2005. P. 62–69.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.