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AR(增强现实)（6）
unity3d（47）
最近在做游戏和AR，反正能做就做，这里简单介绍下高通AR图片识别的应用制作。
高通官网：/
首选下载unity3d的开发包
然后注册账号，登录到开发平台。这里要先添加key
添加完以后，会生成一个key，记得复制粘贴下来。
然后，再来添加识别数据
上传要识别的内容，图片很简单，宽的我就按图片宽添加的。
添加完以后，会给识别对象打分，星星越多识别率越高。完了以后下载识别数据。
接下来，新建Unity3D项目，导入下载的开发包，导入识别数据。
在新的场景中，删掉原来的东西。把预制件中的摄像头和图片对象预制件拖进去。
高通摄像头这里要把生成的key放进去，选择最多识别多少个对象，加载的数据
在图片识别对象那选择数据和对象。默认的脚本是识别图片显示3D物体的，我改了下。
保存场景，运行就可以了。如果是win64的话，调用摄像头会出错。在苹果电脑或者用unity4xx或者32位版就可以实时看结果了。
这是我做的演示应用，有兴趣可以下来看看哦。源码传不上去，唉，快传完了说验证码错误。
http://download.csdn.net/detail/wuyt
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(window.slotbydup = window.slotbydup || []).push({
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size: '250,250',
display: 'inlay-fix'400-001-8577
演绎大自然的造物之奇，带你走进神秘的雨林生物乐园
运用成熟AR技术系统的精美手绘卡片，呈现出昆虫、植物、鸟类及其他多达百万种的生物，将小朋友带入一个神话般的热带雨林世界。
AR互动百科知识卡“手心里的4D博物馆”
高科技AR技术互动卡片，采用圆角设计，手感舒适。采用进口特种法兰纹环保卡纸，质地坚韧耐用，柔和不反光。多重体验、互动方式相结合，激发孩子的好奇心，调动孩子主动学习的积极性。
双面全彩认知卡
正面是精美手绘卡通图案，背面是动植物科普小档案，边学边玩，让孩子们爱不释手。
高品质数字内容
卡片变身3D，次时代游戏级别的3D模型，还原最真实的动植物生态风貌，让孩子们宛如身临其境。
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视觉引导、文字描述、语音讲解、360度模型演示，多元化传授知识，让孩子轻松快乐学知识。
语音复读 惟妙惟肖
这可不是一只普通的红绿金刚鹦鹉，
只要对着它说话，它就会一字不差地模仿你，
试一试，你就会发现这有多神奇！
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双面图案的AR游戏地图拼图，让孩子动动手动动脑，层层递进的神秘空间，在游戏中探索新知。
AR游戏地图拼图上的每一个动物都可以变活哟！动动手指，鲜活动物，跃然纸上！
在厚厚的树叶后面藏着许多动物，你能找到他们吗？所有动物找齐之后，就能进入逼真的3D雨林世界啦！
大开眼界的知识卡热带雨林可不光只有动物和植物，还有许多好玩的知识等着孩子们去发现哦！
追求细节完美的独特设计
独特的边框设计让孩子们轻松辨别飞行、陆生及水栖动物。精致的画面和精美的做工，每一张卡片都堪称值得珍藏的艺术品。
连续使用15或30分钟（可自行设置），自动开启视力保护功能，让孩子的眼睛得到休息。
1.在绘本上按所提供的二维码直接扫描安装
2.在App Store中搜索”AR小百科”下载安装
3.在安卓应用市场上搜索”AR小百科”下载安装
扫一扫，即刻下载安装
下载“AR小百科”APP，将摄像头对准下面的图片，即可抢先体验神奇有趣的互动学习！你还可以将图片下载打印出来，体验更真实！
体验图均可下载打印
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抱歉，未找到您查找的地址，请您核实后再查证。基于深度学习的自然场景文字识别--《浙江大学》2016年硕士论文
基于深度学习的自然场景文字识别
【摘要】：与一般的视觉元素不同,文字包含了丰富的高层语义信息,能够帮助计算机更为准确地解读图像内容。这对图像理解有着重要的学术意义。此外,工业界对自然场景中的文字识别技术也有着极大需求。文字识别技术在虚拟现实、人机交互、图像检索、无人驾驶、车牌识别、工业自动化等领域中有着广泛的应用。传统光字符识别技术(OCR)主要面向高质量的文档图像。此类技术假设输入图像背景干净、字体简单且文字排布整齐,在符合要求的情况下能够达到很高的识别水平。与文档文字识别不同,自然场景中的文字识别则面临着图像背景复杂、分辨率底下、字体多样、分布随意等挑战,传统光学识别技术在此类情况下几乎无法被应用。作为大量相关技术的基础工作,自然场景文字识别的不断发展和突破具有深远的研究意义和实际价值。本文结合深度学习技术,提出了一套针对自然场景文字的识别方法。本文主要工作如下：(1)提出了基于CNN和BiRNN的、结合上下文的图像编码方法。利用CNN从底层像素中获得高层视觉特征,并利用CNN局部感知特性建立起高层特征与底层像素的位置关系,然后利用BiRNN捕获图像全局信息。实验表明该编码方法具有良好的表达能力。(2)提出了基于ARSG的文字解码方法,同时完成字符定位和文字识别功能。ARSG利用RNN完成序列标注任务。并在逐字符分类过程中,利用注意力机制,对当前神经网络的关注点进行建模,从而得到每个字符在图像中的位置。同时,利用启发式规则和延迟生成技术,提高了识别的效率和精度。实验表明,该方法能够获得较好的字符定位和文字识别效果。(3)实现了一套高效的深度学习框架。该框架能够支持多种神经网络结构,并提供了一系列行之有效的训练策略。利用该框架初步验证了基于深度学习的自然场景文字识别算法的有效性。实验表明,本文算法相对其它算法,泛化能力和识别精度有着明显的提升。
【学位授予单位】：浙江大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2016【分类号】：TP391.1
欢迎：、、)
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【参考文献】
中国博士学位论文全文数据库
蒋兵;[D];中国科学技术大学;2015年
【二级参考文献】
中国博士学位论文全文数据库
鄢志杰;[D];中国科学技术大学;2008年
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倪光南,丁家福,高仲操,刘金铎;[J];计算机学报;1980年02期
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孙承鉴,张大华;[J];现代图书情报技术;1993年01期
郭军，马跃，盛立东，钟义信;[J];电子学报;1995年10期
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400-819-9993Prosthetic Knowledge——利用AR识别翻译实物
Prosthetic Knowledge——利用AR识别翻译实物
591ARVR资讯网
近日，以为前端工程师Frances Ng展示了她开发的Prosthetic Knowledge应用。这个应用是利用AR来识别、翻译物品和实物，用户把iPhone对着需要识别翻译的实物，过后屏幕上就会出现相关文字。而且你可以选择多种语言进行翻译。这款应用对于初学者来说，当你发现自己完全无法就着生活中最基础最重要的东西进行沟通时，利用应用对你看到的物体做出AR注释。技术方面结合了苹果ARKit和现有的约1000个学习对象数据库，创造出好的用户体验。开发者表示，目前这款App只是一个Demo，还没有计划将其立即推向市场。许多公司花费大量时间、金钱来研究对象识别产品，比如微软。工程师Ng一个周末就完成了。其实主要原因是有了完善的平台ARKit，省去了许多开发的程序。由此看出，由于现在技术升级、新工具和新平台不断推出，每个周末我们都可能迎来一波不可抗拒的App出生的浪潮。591ARVR资讯网原创文章，想了解更多AR/VR资讯，请关注：
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作者最新文章QQ-AR实物识别！香蕉扫一扫，解救小黄人？
　　《神偷奶爸3》已于7月7日正式登录国内各大院线，奶爸格鲁继续率领小黄人们贱萌作死!早先《神偷奶爸3》创造了北美影史最高4529馆开画记录，同时首周报收7541万美元，国内上映前海外票房累积1.421亿美元，毫无意外地登顶北美票房榜首座!
　　根据猫眼票房专业版的统计数据，《神偷奶爸3》国内的首日票房已经达到1.41亿元，并且超过《小黄人大眼萌》成为这一系列的票房冠军。截止9日周末，《神偷奶爸3》上映3天，首周票房突破4亿，牢牢坐稳国内票房第一宝座，刷新了《功夫熊猫3》保持的动画片首周票房纪录3.39亿!轻松成为2017暑期档最热门电影。
　　彩蛋在哪里?在哪里?
　　众所周知，《神偷奶爸》系列一般都有各式搞笑彩蛋。本作依然延续了系列影片的无厘头搞笑温情风格。贱萌突破天际的小黄人们无疑是《神偷奶爸》系列电影中最大的亮点之一。影片中各类精妙构思的幽默彩蛋让人目不暇接，爆笑不断。
　　与此同时，QQ-AR也为大家准备了一份超级“萌蛋”!在早先放出的QQ-AR倒计时海报中，我们可以看到腾讯这次跨界小黄人依然会使用炫酷的AR技术，在营销中与大众进行极致的增强现实交互体验。
　　卧底!我们中出了只小黄“鹅”?
　　影迷们在线下观影过程中，将会获得院线赠送的黄色小香蕉。这可不是单单让观众吃的零食水果，我们的彩蛋就在这里哦!没错，卧底就藏在这些香蕉中!
　　大人以及小朋友们都可以通过手机QQ-AR扫描香蕉，小黄鹅也就藏在这些香蕉里，使用技能解放小黄鹅，最后帮助更多小黄人越狱到QQ中。成功达成的玩家皆有机会获得“小黄鹅公仔”与“QQ个性装扮”。
　　等等!扫香蕉?吃的香蕉?
　　你没有看错，本次QQAR与《神偷奶爸3》的合作特殊之处在于QQ-AR不再识别标准物上的信息点，而是通过具体实物识别出AR信源，更重要的是AR动画并不会因为镜头的转移而变动，这可以说是国内AR营销技术的首次应用。
　　“香蕉扫描”识别技术是由腾讯优图实验室团队提供支持，该团队通过自研深度识别引擎：核心算法与基础模型可准确快速地识别图片内容信息，标签范围涵盖上百种热词，并且具备了快速迁移学习的能力。
　　香蕉的识别是基于海量模型的训练，能够较好地捕获图片和实物间的细微区别与内在模式，在QQ-AR扫描香蕉训练集的迁移学习后，即学会记住了“图片和实体”的区分模式。
　　这里就不得不提到模糊识别原理，它也是AR识别中的核心技术之一。简单的说：在QQ-AR识别香蕉的时候，只有两个选项，YES
NO?这与我们人类的日常所见所感不同，当我们看到各类水果时，通过大脑认知可以自然反映出来：这是香蕉，这是苹果、西瓜等等，若让计算机达成这种识别效果，就需要不断的进行深度学习。
　　我们再举一个简单的例子。计算机编程时，常常会使用一种“野蛮干脆的”集合。比如在判断一个人的身高时，我们使用布尔值(因为某件事，不是真就是假)。通过一个阈值，去判断人的身高，而这样的设定，就会产生一个问题。
　　计算机其实没有高低的概念，比如设定180cm是界限，那么所有179.9cm的人都会被定义为“矮子”。现实中其实178、179的人也“挺高的”吧!这就是模糊识别的意义，它让集合的判断识别不再“野蛮干脆”，而是一个渐进的过渡。
　　回到QQ-AR这次“扫香蕉”营销实践，它让AR营销不再单单停留在海报、卡片、屏幕等标准物上，而是在各种奇形怪状的实物中识别出哪个是香蕉，哪个是苹果，哪个不过是长得像香蕉的气球!
　　这类实物AR营销将会给用户更加惊艳极致的体验，开启新世界的大门。毕竟你不能总要求用户将手机对着你的商标或二维码不动吧!
　　从Marker based AR 到MarkerLess AR
　　AR算法的核心技术就是识别追踪，根据识别的图像内容，大致分两个技术流派：Markerbased AR以及MarkerLess
AR。其中Marker识别是使用一个较简单的标识，通常是正方形并且四边都清晰可辨。这类识别算法相对简单，通常用模板匹配算法解决，简单的说就是扫二维码、扫LOGO。
　　随着技术进一步发展，人们逐渐喜欢用更复杂的图像来代替Marker，简单的识别技术已经不适应现有需求。于是就出现了更复杂更通用的MarkerLess
　　MarkerLess AR也叫无标识 AR 跟踪注册，也就是说我们不扫「码」，而是改扫「物」了。AR
跟踪注册技术，是基于关键帧和模型的注册方法。基于关键帧是利用二维图像的匹配和分析实现，而基于模型则需要先对目标物体或者场景进行建模并标注关键帧，通过获取扫描场景中的关键帧来进行计算，最后形成我们所见到的
　　AR营销就那几招?QQ说NO!
　　随着2016年QQ-AR火炬传递的火热浪潮，AR逐渐成为营销常规手段。早在5月份《纽约客》封面就运用了AR技术，读者下载《纽约客》特别上架的APP
UNCOVR对准杂志扫一扫，封面上的女士就会乘坐地铁，跨越城市，读者可在iPad上观看城市中穿梭的行人和车辆。
　　百事可乐旗下品牌激浪也与VFiles携手推出了主打拥有智能穿戴科技的Camo
Out服装系列，并推出AR换装。参与者只要踏进ComoFlector，服装就会叠加到身上，从而看到实际穿着效果。
　　年末《扬子晚报》AR读报功能上线，实现了新闻和广告的真实与虚拟相结合，让读者在报纸中感受真实的场景。
　　喜力也推出过AR广告，对准喜力啤酒的logo用手机摄像头扫一扫就可以观看到该产品的视频广告，但缺少其他的互动内容，玩法也相对简单。
　　在2017年QQ-AR连续与《速度与激情8》和《变形金刚5》进行深度的线下合作，AR互动场景营销轻松打通电影在宣传、互动、口碑等方面的链条，抓取精准受众转化为购票用户，同时延伸至线下，让各方摩擦出新的火花。
　　本次营救小黄人“扫香蕉”AR除了创意与艺术表现，技术上的不断钻研进步更令人惊喜。或许要不了多久，我们就可以通过QQ-AR扫汽车、扫超市、扫每件衣服包包、甚至扫市场里每片菜叶、每块牛肉...
　　这才是科学幻想中的增强现实，这才是AR营销未来。
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