В этом посте мы рассмотрим некоторые потенциальные области, в которых машинное обучение играет жизненно важную роль в развитии дополненной реальности.
Управление данными:
Несомненно, приложения дополненной реальности создают реалистичный опыт с большими преимуществами в прикладных секторах бизнес-индустрии, но каждое приложение дополненной реальности потребляет огромное количество данных от трехмерных объектов до датчиков управления данными устройства, с точки зрения возможности подключения к высокоскоростным интернет-соединениям, таким как 5G. ускоряет передачу данных, но управление данными в реальном времени на таком устройстве, как ваш смартфон, которое обычно используется для работы с дополненной реальностью, не влияя на его производительность, — это область, в которой алгоритмы машинного обучения управляют данными и эффективно используют данные и ресурсы в соответствии с требованиями.
Отслеживание жестов:
Во многих сценариях AR требует взаимодействия со стороны человека, которое обычно передается в приложение AR от человека с помощью жестов и движений, отслеживание этих жестов без каких-либо задержек и с высокой точностью является еще одной потенциальной областью, в которой машинное обучение улучшает приложения AR благодаря своим возможностям.
Распознавание языков:
Одним из самых больших препятствий для дополненной реальности является НЛП. Это позволяет приложениям AR распознавать и реагировать на текст, который появляется в их физической среде. Что позволяет пользователю носить гарнитуру AR и ходить по городу, они могут видеть текст, наложенный на знаки, стены и рекламные щиты. Алгоритмы НЛП смогут прочитать этот текст и, в зависимости от того, что он говорит, могут вызвать реакцию или действие. глубокое обучение делает это возможным с высокой точностью, что делает его частью приложений AR, где глубокое обучение играет важную роль.
Распознавание изображений:
В то время как дополненная реальность может включать данные, собранные с помощью других средств (человеческий ввод, датчики на устройстве), распознавание изображений — это область, в которой машинное обучение играет большую роль. Это особенно верно, поскольку дополненная реальность продолжает проникать во все больше областей нашей жизни. Превращая виртуальный контент в физический мир для лучшего анализа и создания сцены как реальной, возможное распознавание изображений также помогает в управлении поверхностью, на которой требуется проецирование дополненной реальности.
Распознавание объектов:
Это особенно важный аспект дополненной реальности. Так ваш компьютер узнает, что по вашему кофейному столику ходит виртуальный дракон, а не настоящий. Распознавание и обнаружение объектов требуют машинного обучения, чтобы компьютеры могли не только распознавать объекты, но и узнавать, как эти объекты выглядят, исходя из новых перспектив, условий освещения и разрешения. Ваш телефон или ноутбук уже имеет возможности распознавания объектов, но со временем они будут только улучшаться по мере дальнейших исследований. Обратной стороной распознавания объектов является обнаружение объектов. Когда ваш компьютер знает, как выглядит объект, он может сказать вам, есть ли поблизости. И даже применение AR в сфере обучения и образования требует больших усилий без использования обнаружения объектов с AR.
Это некоторые области, в которых методы машинного обучения помогают дополненной реальности сделать ее более реалистичной.
Спасибо, читатели!!!
