增强视觉 | 计算机视觉 增强现实

这是cvpr2009最佳demo。来自剑桥大学。匹配一个特征点只用2.3微秒。是微秒，不是毫秒！一副平面图像按200个特征点（论文中提及200点就足够估算姿态了）算，那么一秒钟可以处理2000帧！！额里格神啊。从上面的视频上看，该算法可以流畅的运行在手机上面。很牛啊，你能想象在手机上算sift或者surf么。。。

算法思路沿袭Ferns，不过特征点检测用的Fast9，特征也变成了二进制特征，可以用SSE2什么的加速，还采用了动态匹配的策略，因此速度变得飞快，很有吸引力不是，来看论文吧。希望opencv下一个版本可以加入这个算法。

项目主页在这里。可以看大画幅视频和PPT。

最近在豆瓣上的一个AR小组上看到的。相当简单的基于marker tracking的增强现实小应用。我猜应该用的artoolkit的flash移植版本吧。 建议把声音关掉，太刺耳了。虽然简单，但是算是我见到的国产第一个相关视频，我代表我自己严重鼓励一下。

点击下面网址可以互动。
http://www.socmass.com/ar/2010/
没深入追踪作者是谁。是视频里那个笑开了花的小伙子么？希望有机会认识一下。

虚拟化妆镜

人人都想得到主意，终于有实物了。

这是日本街头上的虚拟化妆镜。它会扫描你的脸部，然后展示不同的化妆效果。美女们应该会喜欢吧。

来源：augmented.org。如果你会翻墙的话，可以看到视频哦。

follow5还要apikey才能同步wordpress，很不爽。于是找到了这个
http://www.williamlong.info/archives/2049.html

先用wordpress绑定twitter，然后用GAE将twitter和各个微博同步，包括新浪微博，9911，嘀咕，做啥，人间网

再测试一下。

virtual notes

原来yahoo一年多前就开始偷偷申请增强现实的专利了啊。最近一个名为virtual notes的专利已经进入公开阶段。

专利内容是我一两句说不清的东西，请看引文：

You’re walking down the street. Your phone buzzes, a map or a screen overlay pops up and you’re shown a note left in that location by one of your friends – along with an ad for your favorite pizza. Walk into the pizza place and your phone buzzes again – your friends have something to say about the guy behind the counter. That might have sounded far-fetched a few years ago, but it doesn’t so much anymore, does it?

意思就是你可以为现实中的事物（通过GPS定位，或者marker，或者2D，3D物体定位）打上标签（声音，图像，文字等等），然后分享给别人。

来源：链接

Total Immersion是个老牌公司，从1999年就开始提供增强现实的服务了。Total Immersion应该是位于洛杉矶，

Total Immersion的主要产品是D’Fusion® platform. 主页上宣传的一个主要特点是markless tracking（其实现在已经不新鲜了啊）。D’Fusion分成三个系列，分别针对PC，web和移动应用：

- D’Fusion Pro and D’Fusion@Home Desktop for Personal Computers
- D’Fusion @Home Web for web based deployment
- D’Fusion Mobile for deployment on mobile phones

这让我想起了前面介绍的metaio公司的unifeye。

总有人问我什么是增强现实，增强现实能做什么？如果说一张图像顶的上一千句话，一个视频能顶1000个wiki页面了。到这里看视频吧。看完就明白增强现实到底能做什么了。

这几天忙着注册，绑定各种微博。成果如下：
新浪微博：http://t.sina.com.cn/cvchina
follow5: http://www.follow5.com/cvchina
douban: http://www.douban.com/people/34667172/
嘀咕：http://digu.com/cvchina
开心网：http://www.kaixin001.com/home/?uid=71232323
twitter：http://twitter.com/#search?q=cvchina

欢迎follow！！

最后放送一坨链接：
siggraph09 PathMatch：在图像中匹配最相似区域，在图像编辑里很有用，比如super resolution（超分辨率，比如那篇super resolution from singel image），retargeting（智能裁剪缩放？不会翻译），completion（图像补全），reshuffling（图像洗牌？？）等等。但是匹配的速度是个问题，这个论文用随机采样的方法把速度提高了20-100x。主页上的视频很炫。

human computation：人计算，不是云计算，也不是刘慈欣在三体里描写的人体阵列计算机。很伟大的想法。来自Luis Von Ahn。利用人类生活中智能活动的副产品，特别是游戏，来为人工智能提供最好的原始数据。代表作品：大名鼎鼎的recaptchas，和不那么有名的 gwap。google也采用他的技术，比如Google Image Labeler

增强现实之哈利波特：简单的增强现实应用。

最后是几个漂亮的全景拼接：

http://blog.360cities.net/a-few-great-panoramas/?utm_source=feedburner&utm_medium=feed&utm_campaign=Feed:+360-cities-blog+(360+Cities+Official+Blog)&utm_content=Google+Reader

http://att.newsmth.net/att.php?p.179.1039753.887.jpg

bath university的树木三维重建

英国bath university（在哪儿？）搞出的树木三维重建，可以从一段视频中重建一颗树，并可以模拟不同的天气，季节。

这里是BBC的报道，这里还有段该大学网站上的一段视频。

不过，看起来没什么稀奇的嘛。

谭平的”image-based tree modeling“和”image-based plants modeling“看起来更逼真一点啊，虽然是07年的东东。这里是谭平的image-based modeling的主页。值得一看。

这种东西用在CG上面很强大啊，也许以后建模师就要失业了，或者是从繁重的重复性劳动中解放了？

这是日本的一个场景识别引擎。我感觉这名字起得大了点，其实就是图像检索吧。项目主页上的一个应用场景是在影院售票处用手机拍摄电影海报，然后直接观看预告片，从而决定看那一部片子。这让我想起了nokia的point&find ， Google的goggles，还有snaptell。

主页。不懂日文的请google翻译吧。

牢骚一句，搞计算机视觉的中国人这么多，为什么没有有人做出点像样的应用呢？是我孤陋寡闻还是大伙都在灌水。。。