Технологии и алгоритмы для создания дополненной реальности
https://doi.org/10.18255/1818-1015-2013-2-129-138
Аннотация
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.
При поддержке: Минобрнауки РФ
Об авторах
Иван Александрович Благовещенский
ООО “Ареал”, AREALIDEA
Россия
Россия
генеральный директор,
150044 г. Ярославль, Полушкина роща, 16, строение 67а, офис №2-6
Николай Андреевич Демьянков
ООО “Ареал”, AREALIDEA
Россия
Россия
программист,
150044 г. Ярославль, Полушкина роща, 16, строение 67а, офис №2-6
Список литературы
1. 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]).
2. Azuma R. A Survey of Augmented Reality // Presence: Teleoperators and Virtual Environments, 1997. P. 355–385.
3. Amit Y. 2D Object Detection and Recognittion: Models, Algorithms and Networks. The MIT Press, 2002.
4. Bay H., Tuytelaars T., L. Van. Gool. Surf: Speed up robust features // European Conference on Computer Vision, 2006. P. 404–417.
5. Hartley R., Zisserman A. Multiple view geometry in computer vision. 2nd edition. Cambridge University Press, 2004.
6. 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.
7. Mikolajczyk K., Schmid C. An Affine Invariant Interest Point Point Detector // European Conference on Computer Vision, 2002. P. 128–142.
8. Milgram P., Kishino A. F. Taxonomy of Mixed Reality Visual Displays // IEICE Transactions on Information and Systems. 1994. E77-D(12). P. 1321–1329.
9. Moreels P., Perona P. Evaluation of Features Detectors and Descriptors based on 3D objects // IJCV, 2006.
10. Obeysekera M. Affine Reconstruction from multiple views using Singular Value Decomposition / School of Computer Science and Software Engineering, The University of Western Australia, 2003.
11. 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.
Рецензия
Для цитирования:
Благовещенский И.А., Демьянков Н.А. Технологии и алгоритмы для создания дополненной реальности. Моделирование и анализ информационных систем. 2013;20(2):129-138. https://doi.org/10.18255/1818-1015-2013-2-129-138
For citation:
Blagoveshchenskiy I.A., Demyankov N.A. Technologies and Algorithms for Building the Augmented Reality. Modeling and Analysis of Information Systems. 2013;20(2):129-138. (In Russ.) https://doi.org/10.18255/1818-1015-2013-2-129-138
Просмотров:
2862
Послать статью по эл. почте 