增强视觉 | 计算机视觉 增强现实

Google Goggles [iPhone, Android. Free.] Google的可视化搜索，一级棒。甚至可以解数独。

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两个AR的视频：一个是利用kinect的魔镜，二是“三维立体导航”。

来自Andol的hand detector。

Flow by Amazon，结合了Barcode和物体识别。

非常浅显易懂的tf-idf导论I, II。

Qualcomm正式放出了增强现实 SDK，QCAR，包含了Frame marker, image target 和MultiTarget。image target 和MultiTarget需要登录到Qualcomm的网站在线制作模板（如下图），然后下载到本地。不像是Popcode提供一个本地的可执行模板制作工具。

QCAR貌似是可以免费用于商业用途的，这让Total Immersion和Metaio情可以堪，这两位的Studio和key都是天价。

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Bruce Sterling 推荐的，不用废话了。

This is a fine piece of comprehensive research work. If you’re an AR developer or content guy, you’re gonna want a printout of this lying around, so you can brandish it at people. You’ll look like you know what you’re talking about!

http://observatory.jisc.ac.uk/docs/AR_Smartphones.pdf

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第一个是String，提供一个介于marker和NFT两种AR之间的定位方式。具体来说就是边框采用marker的方式，但是中间的“身份”信息采用自然图像。如下图。

String令人印象最深刻的是稳定性。marker的三维姿态估计异常稳定，没有类似ARToolKit那样的姿态摆动，漂移。有IOS设备的朋友可以试验下。

第二个是PopCode，这个就是大名鼎鼎的“2.3微秒的特征点匹配”的商业版，确实快。相对String，最大的优势就是无需拍摄被追踪物体的全貌。缺点是姿态估计不够稳定，常常出现摆动。

PopCodes的开发者就是“2.3微秒的特征点匹配”论文的作者Simon Taylor，详情在此。

有点像wordlens的图像版。不错！

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一直觉得AR跟数字艺术结合起来很是夺人耳目。可以起名为AR²T，是ARART的简写。 现在的AR演示往往流于粗糙，简陋不堪。如果把AR从业人员和数字艺术家丢到一个工作室，肯定能出不少好玩的应用。 贴两个视频。

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今天偶然看到了一片文章，介绍AR的，貌似是某本科的科技作者被否决了写的，意图是好的，大家奇文共欣赏吧。

http://elya.cc/internet/903.html

为了不让一些新接触这一概念的人发生一些误解，并且之后再找科技人员问：别人说这个能做出来你们怎么做不出来？所以就在原文的基础上做了一些修改，提出一些问题，以下红色部分是这样的有科普性质的商业文章有问题或者与这个技术无关的地方，括号里面是修改，后面有一些评注。 阅读全文…

看到这个新闻时还是挺激动的，一是有人做了这么详尽的一个市场调查，二是报告的内容似乎相当乐观，宣称到2015年Mobile AR应用的收入会达到22亿美元。（如果现在起跑，是不是还有机会分一杯羹呢？）郁闷的是这个报告是收费的，要价大概1000欧左右。看来是无缘阅读了。贴一下摘要：

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高通放出了android平台上的augmented reality develop kit。终于，做AR的门槛又降低了一些，你不必懂得cv，不必为图像识别，姿态估计而伤神，读读API就搞定，省下来精力全给想象力吧。

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