DOI: https://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2020.2.04

Дослідження систем розпізнавання маркерів доповненої реальності

Oleksandr S. Bezpalko

Анотація


Існують різні способи реалізації доповненої реальності. Найнадійнішим і найстабільнішим залишається маркерний спосіб. Зроблено спробу з’ясувати, яка з існуючих маркерних систем краща, точніша, надійніша, зручніша. Виконано порівняння існуючих маркерних систем, у яких використовуються візуальні маркери, що шифруються за допомогою площинних квадратів. Оцінку проведено на основі таких критеріїв, як зручність, ефективність, точність та надійність. Методики, які застосовувалися під час експериментів: визначення часу оброблення для виявлення та декодування маркера, точність визначення особливих точок, розпізнавання маркера у випадку проективних спотворень, розпізнавання декількох маркерів, розпізнавання з малою ділянкою маркера на зображенні, розпізнавання в умовах поганого фокуса зображення. Для порівняння використано чотири системи розпізнавання маркерів. Подано результати оцінювання як якісного, так і кількісного щодо зручності використання, ефективності, точності та надійності таких систем. Це забезпечує аналіз переваг та недоліків різних аспектів систем відстеження маркерів.

Ключові слова


доповнена реальність; маркери; швидкість розпізнавання

Повний текст:

PDF

Посилання


Y. Ham and M. Golparvar-Fard, “EPAR: Energy Performance Augmented Reality models for identification of building energy performance deviations between actual measurements and simulation results”, Energy and Buildings, vol. 63, pp. 15–28, 2013.

J. Scholz and K. Duffy, “We ARe at home: How augmented reality reshapes mobile marketing and consumer-brand relationships”, Journal of Retailing and Consumer Services, vol. 44, pp. 11–23, 2018.

S.M.C. Loureiro, J. Guerreiro and F. Ali, “20 years of research on virtual reality and augmented reality in tourism context: A text-mining approach”, Tourism Management, vol. 77, pp. 104028, 2020.

P.V. Esch, D. Arli, M.H. Gheshlaghi, V. Andonopoulos, T.V.D. Heidt, and G. Northey, “Anthropomorphism and augmented reality in the retail environment”, Journal of Retailing and Consumer Services, vol. 49, pp. 35–42, 2019.

C. Goebert and G.P. Greenhalgh, “A new reality: Fan perceptions of augmented reality readiness in sport marketing”, Computers in Human Behavior, vol. 106, pp. 106231, 2020.

T. Liao, “Future directions for mobile augmented reality research: Understanding relationships between augmented reality user’s nonusers content devices and industry”, Mobile Media & Communication, vol. 7, no. 1, pp. 131–149, 2018.

M.S. Sidhu, “Evaluation Study Outcome of Augmented Reality Technology for Solving Engineering Problems in UNITEN”, International Journal of Information and Communication Technology Education, vol. 15, no. 2, pp. 69–84, 2019.

Y. Zhang, D. Guo, D. Yao, and P. Xu, “The extension of multivariate synchronization index method for ssvep-based bci”, Neurocomputing, vol. 269, pp. 226–231, 2017.

S. Kishore et al., “Comparison of ssvepbci and eye tracking for controlling a humanoid robot in a social environment”, Presence-Teleoper. Virtual Env., vol. 23, no. 3, pp. 242–252, 2014.

P. Achlioptas, O. Diamanti, I. Mitliagkas, and L. J. Guibas, “Learning representations and generative models for 3d point clouds”, in Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning ICML 2018, pp. 40–49, 2018.

ArToolKit [Online]. Available: http://www.hitl.washington.edu/artoolkit/ (accessed on: 10.05.2020).

ARVIKA [Online]. Available: http://www.arvika.de/www/index.htm (accessed on: 05.05.2020).

Open source computer vision library [Online]. Available: http://www.intel.com/research/mrl/research/opencv/ (accessed on: 07.05.2020).


Пристатейна бібліографія ГОСТ


1. Y. Ham and M. Golparvar-Fard, “EPAR: Energy Performance Augmented Reality models for identification of building energy performance deviations between actual measurements and simulation results”, Energy and Buildings, vol. 63, pp. 15–28, 2013.

2. J. Scholz and K. Duffy, “We ARe at home: How augmented reality reshapes mobile marketing and consumer-brand relationships”, Journal of Retailing and Consumer Services, vol. 44, pp. 11–23, 2018.

3. S.M. C. Loureiro, J. Guerreiro and F. Ali, “20 years of research on virtual reality and augmented reality in tourism context: A text-mining approach”, Tourism Management, vol. 77, pp. 104028, 2020.

4. P.V. Esch, D. Arli, M. H. Gheshlaghi, V. Andonopoulos, T. V. D. Heidt, and G. Northey, "Anthropomorphism and augmented reality in the retail environment", Journal of Retailing and Consumer Services, vol. 49, pp. 35–42, 2019.

5. C. Goebert and G. P. Greenhalgh, “A new reality: Fan perceptions of augmented reality readiness in sport marketing”, Computers in Human Behavior, vol. 106, pp. 106231, 2020.

6. T. Liao, “Future directions for mobile augmented reality research: Understanding relationships between augmented reality user’s nonusers content devices and industry”, Mobile Media & Communication, vol. 7, no. 1, pp. 131–149, 2018.

7. M. S. Sidhu, “Evaluation Study Outcome of Augmented Reality Technology for Solving Engineering Problems in UNITEN”, International Journal of Information and Communication Technology Education, vol. 15, no. 2, pp. 69–84, 2019.

8. Y. Zhang, D. Guo, D. Yao, and P. Xu, “The extension of multivariate synchronization index method for ssvep-based bci”, Neurocomputing, vol. 269, pp. 226–231, 2017.

9. S. Kishore et al., “Comparison of ssvepbci and eye tracking for controlling a humanoid robot in a social environment”, Presence-Teleoper. Virtual Env., vol. 23, no. 3, pp. 242–252, 2014.

10. P. Achlioptas, O. Diamanti, I. Mitliagkas, and L. J. Guibas, “Learning representations and generative models for 3d point clouds”, in Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning ICML 2018, pp. 40–49,2018.

11. ArToolKit [Електронний ресурс]. Available: http://www.hitl.washington.edu/ artoolkit/ (дата перегляду: 10.05.2020).

12. ARVIKA [Електронний ресурс]. Available: http://www.arvika.de/www/index.htm (дата перегляду: 05.05.2020).

13. Open source computer vision library [Електронний ресурс]. Available: http://www.intel.com/research/mrl/research/opencv/ (дата перегляду: 07.05.2020).