ما هو الفرق بين AR القائم على علامة و AR أقل علامة؟


الاجابه 1:

AR القائم على علامة:

تتطلب هذه الأنواع من تجارب AR صورة أو كائنًا محددًا مسبقًا (العلامة) لتحديد موضع كائنات AR واتجاهها. يوجه المستخدم كاميرا أجهزته إلى العلامة ، وعند اكتشاف هذه العلامة ، يعرض تطبيق AR كائنًا أو رسومًا متحركة. لاحظ أن العلامة يجب أن تكون مرئية للكاميرا في جميع الأوقات حتى تعمل تطبيقات AR هذه. يمكن تشغيل هذه الأنواع من تطبيقات AR على أي جهاز تقريبًا باستخدام الكاميرا.

فمثلا:

ائتمانات للصورة: Cleveroad

أقل علامة AR:

تستخدم هذه الأنواع من تجارب AR SLAM (التعريب والتخطيط المتزامنين) لتحديد موقع جهاز AR في العالم بالإضافة إلى التعريف الهيكلي الأساسي للكائنات حول المستخدم لإنشاء شبكة ثلاثية الأبعاد افتراضية للبيئة حول الجهاز. يحدد نقاط الميزة (النقاط في البيئة التي يفهمها) ويتتبع التغييرات في موضعها بالرجوع إلى حركة جهاز AR نفسه لتحديد مواقع الأشياء في العالم. باستخدام هذه المعلومات المكانية ، يمكن وضع كائنات AR في البيئة التي تفهم الأسطح الرأسية والأفقية ويمكن أن تتفاعل معها. لاستخدام تجارب AR الأقل تحديدًا ، يحتاج الجهاز إلى أجهزة استشعار دقيقة للحركة (مقاييس التسارع وجيروسكوبات) ، بينما تحتوي الأجهزة المتوسطة والعالية الجديدة على هذه المستشعرات ، إلا أن الأجهزة الأقدم والأرخص تفتقر إلى هذه القدرات. توفر كل من Apple و Google SDKs لعمل مثل هذه التطبيقات (ARKit و ARCore). تعمل Magic Leap و Microsoft Hololens أيضًا على نفس المبدأ.

مثال:

ائتمانات للصورة: الأخرق


الاجابه 2:

فهم ماركر وبناء AR

التعرف على الصور هو عنصر ضروري لأنظمة الواقع المعزز. باستخدام تحديد العلامات المرئية المضمنة بالفعل في النظام ، يتم الكشف عن كائنات العالم المادي لتركيب العناصر الافتراضية. من أجل تطبيق AR لتقدير اتجاه الكاميرا وموضعها فيما يتعلق بإطار العالم الحقيقي ، تستخدم معظم التطبيقات تقنية تتبع معروفة باسم الواقع المعزز القائم على العلامة.

تم تقديم هذا النوع من التتبع في AR منذ ما يقرب من عقد أو نحو ذلك. يتيح تتبع العلامة استخدام صورة رقمية لتحديد المربعات أو العلامات الضوئية وقياس اتجاهها النسبي إلى الكاميرا نفسها.

بعض الأمثلة على تطبيقات أو أجهزة الواقع المعزز القائمة على العلامة تشمل Microsoft 2D Tag (المعروفة الآن باسم ScanLife) ، و Pop code ، وبالطبع Google Goggles.

الواقع المعزز بلا ماركس

أدت التطورات الجديدة في تقنيات الأجهزة والبرامج المحمولة إلى الأخذ في الآونة الأخيرة بواقع عديم المعزز. ألغى هذا النهج الحاجة إلى أنظمة تتبع الكائنات ثلاثية الأبعاد ، متغلبًا على الواقع المعزز القائم على محددات الواقع المعزز والموجود على نطاق الصور المغلفة داخل العلامات.

تتيح تقنيات الواقع المعزز بدون تمييز استخدام أي وجميع أجزاء البيئة المادية كهدف أو قاعدة لوضع كائنات افتراضية متراكبة. تعتمد علامة Markerless AR على السمات الطبيعية للمحيط بدلاً من علامات تحديد الهوية. علاوة على ذلك ، تتمتع بعض الأنظمة التي لا تتضمن علامات تمييز بالقدرة على استخراج وتخزين المعلومات والخصائص المتعلقة بالبيئات التي يتم استخدامها لاستخدامها لاحقًا. عند استخدامه في الهواتف الذكية والأجهزة الرقمية الأخرى ، يستخدم نظام AR غير المميز عادةً ميزة GPS المدمجة في الجهاز لتحديد موقع موارد الواقع المعزز المتوفرة والتفاعل معها.

تتضمن بعض الأمثلة الأكثر شيوعًا لبرامج الواقع المعزز التي تستخدم تفاعلًا بلا تمييز ، ARIS و Aurasma و Layar Google's و Tango.


الاجابه 3:

فهم ماركر وبناء AR

التعرف على الصور هو عنصر ضروري لأنظمة الواقع المعزز. باستخدام تحديد العلامات المرئية المضمنة بالفعل في النظام ، يتم الكشف عن كائنات العالم المادي لتركيب العناصر الافتراضية. من أجل تطبيق AR لتقدير اتجاه الكاميرا وموضعها فيما يتعلق بإطار العالم الحقيقي ، تستخدم معظم التطبيقات تقنية تتبع معروفة باسم الواقع المعزز القائم على العلامة.

تم تقديم هذا النوع من التتبع في AR منذ ما يقرب من عقد أو نحو ذلك. يتيح تتبع العلامة استخدام صورة رقمية لتحديد المربعات أو العلامات الضوئية وقياس اتجاهها النسبي إلى الكاميرا نفسها.

بعض الأمثلة على تطبيقات أو أجهزة الواقع المعزز القائمة على العلامة تشمل Microsoft 2D Tag (المعروفة الآن باسم ScanLife) ، و Pop code ، وبالطبع Google Goggles.

الواقع المعزز بلا ماركس

أدت التطورات الجديدة في تقنيات الأجهزة والبرامج المحمولة إلى الأخذ في الآونة الأخيرة بواقع عديم المعزز. ألغى هذا النهج الحاجة إلى أنظمة تتبع الكائنات ثلاثية الأبعاد ، متغلبًا على الواقع المعزز القائم على محددات الواقع المعزز والموجود على نطاق الصور المغلفة داخل العلامات.

تتيح تقنيات الواقع المعزز بدون تمييز استخدام أي وجميع أجزاء البيئة المادية كهدف أو قاعدة لوضع كائنات افتراضية متراكبة. تعتمد علامة Markerless AR على السمات الطبيعية للمحيط بدلاً من علامات تحديد الهوية. علاوة على ذلك ، تتمتع بعض الأنظمة التي لا تتضمن علامات تمييز بالقدرة على استخراج وتخزين المعلومات والخصائص المتعلقة بالبيئات التي يتم استخدامها لاستخدامها لاحقًا. عند استخدامه في الهواتف الذكية والأجهزة الرقمية الأخرى ، يستخدم نظام AR غير المميز عادةً ميزة GPS المدمجة في الجهاز لتحديد موقع موارد الواقع المعزز المتوفرة والتفاعل معها.

تتضمن بعض الأمثلة الأكثر شيوعًا لبرامج الواقع المعزز التي تستخدم تفاعلًا بلا تمييز ، ARIS و Aurasma و Layar Google's و Tango.