Моделювання доповненої реальності на основі маркерів
DOI:
https://doi.org/10.30837/bi.2021.1(96).14Ключові слова:
ДОПОВНЕННА РЕАЛЬНІСТЬ, МАРКЕРИ, АФІННІ ПЕРЕТВОРЕННЯ, ВІРТУАЛЬНА ЛАБОРАТОРІЯАнотація
Доповнена реальність — це велика кількість можливостей для комерційного застосування, нові горизонти в освіті, промисловості, медицині, будівництві, торгівлі, навчанні і навіть туризмі. Комерційне зростання використання технологій доповненої реальності дуже стрімке. Їй, на відміну від віртуальної реальності, необов’язково спиратися на спеціалізоване залізо і громіздкі пристрої. Технологія працює на мобільних при- строях – смартфонах, планшетах. Саме взаємодія обчислювальних пристроїв з зображенням реального світу відрізняє доповнену реальність від віртуальної. Доповнена реальність має потенціал зробити відносини людини з інформацією більш ергономічними. Дані будуть автоматично доставлятися користувачам у необхідному контексті для різних ситуацій в повсякденному житті, таким чином, технологія підніме взаємодію людини з інформацією на принципово інший рівень. При моделюванні доповненої реальності особливу увагу приділяють методам та алгоритмам моделювання віртуального простору.
Посилання
Augmented Reality Tool Kit URL: http://www.hitl. washington.edu/ artoolkit/.
Доповнена реальність або AR-технології. URL: http:// thefuture.news/lessons/ua/ar
Goldman S. Global Investment Research. URL: http://www. goldmansachs.com/careers/divisions/global-investmentresearch
Ларин М. С. Работа с пакетом программ Open Computer Vision // Науч.-техн. вестн. СПбГУ ИТМО. 2008. Вып. 48. С. 95.
Roger Y. Tsai. An efficient and accurate camera calibration technique for 3D machine vision // Proc. of IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. Miami Beach, FL, 1986. P. 364—37.
OpenGL Projection Matrix URL: http://www.songho.ca/ opengl/gl_ projectionmatrix.html.
Roger Y. Tsai. A versatile camera calibration technique for high-accuracy 3D machine vision metrology using off- theshelf TV cameras and lenses // IEEE J. of Robotics and Automation. 1987. Vol. RA-3, N 4. P. 323—344.
Automatic generation and detection of highly reliable fiducial markers under occlusion URL: https://www.researchgate. net/publication/260251570_Automatic_generation_and_ detection_of_highly_reliable_fiducial_markers_under_ occlusion
Bay, H., A. Ess, T. Tuytelaars, and L. Van Gool. “SURF: Speeded Up Robust Features.” Computer Vision and Image Understanding (CVIU).Vol. 110, No. 3, pp. 346–359, 2008.
Rublee, Ethan, et al. “ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF.” Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011.
Alahi, Alexandre, Raphael Ortiz, and Pierre Vandergheynst. “Freak: Fast retina keypoint.” Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference on. IEEE, 2012.
Calonder, Michael, et al. “Brief: Binary robust independent elementary features.” Computer Vision–ECCV 2010. Springer Berlin Heidelberg, 2010. 778-792.
Leutenegger, Stefan, Margarita Chli, and Roland Y. Siegwart. “BRISK: Binary robust invariant scalable keypoints.” Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011.
Gil Levi and Tal Hassner, LATCH: Learned Arrangements of Three Patch Codes, IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), Lake Placid, NY, USA, March, 2016.
Sus, B., Tmienova, N., Revenchuk, I., Vialkova, V. Development of virtual laboratory works for technical and computer sciences. -Communications in Computer and Information Science, 2019, 1078 CCIS, pp. 383–394.
Julie Jebeile. Explaining with Simulations: Why Visual Representations Matter,2018-Perspectives on Science 26 (2): 213-238.
Chodos, D., Stroulia, E., & King, S. (2011). Developing a virtual-world simulation. In Proceedings of the 3rd Workshop on Software Engineering in Health Care (pp. 71–78). New York, NY, USA: ACM. doi:10.1145/1987993.1988007.
U. Technologies, “Unity Real-Time Development Platform | 3D, 2D VR & AR Visualizations.” https://unity.com/, last accessed 2020/01/28
Sus, B., Revenchuk, I., Tmienova, N., Bauzha, O., Chaikivskyi, T. Software System for Virtual Laboratory Works.- 2020 IEEE 15th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies, CSIT 2020 — Proceedings, 2020, 1, pp. 396–399.
Sus, B., Revenchuk, I., Bauzha, O., Zagorodnyuk, S.Virtual laboratory as custom e-learning implementation and design solution.- CEUR Workshop Proceedings, 2021, 2833, pp. 177–187.
