Augmented Reality (AR) kombinerar verkliga bilder med syntetiskt innehåll som genereras av en dator. I den första omfattande översynen av AR [1] identifierades ett brett spektrum av tillämpningar av denna teknik, inklusive medicin, tillverkning och robotvägplanering. Därefter har AR tillämpats i kulturarvet [2] såsom återuppbyggnaden av antika Olympia i Grekland [3, 4]. Även om det rapporteras att AR berikar människans uppfattning [5] i allmänhet, är den främsta anledningen till att utföra AR rekonstruktioner i kulturarvet att ägarna av platser är oftast tystlåtna att tillåta fysiska rekonstruktioner på plats så att arkeologin förblir ostörd för kommande generationer [3]. Utvecklingen inom multimediateknik underlättar inlärningsupplevelsen inom kulturarvet [6] med hjälp av förbättrade metoder för användarinteraktion. Utvecklade modeller eller virtuella turer i återuppbyggnad av arkeologiska platser (t.ex. [7, 8] ) erbjuder underhållande sätt att lära. Men ex situ rekonstruktioner såsom modeller och filmer är svåra att visualisera i samband med de arkeologiska kvarlevorna. AR rekonstruktioner kan produceras på plats med minimal fysisk störning, en attraktiv egendom, även om de kan ta en betydande tid att utveckla [9]. Det finns flera former som AR-rekonstruktioner kan ta, och det arbete som rapporteras här är riktat mot ett slags 'historisk spegel' där virtuella byggnader byggs runt plana ytor synliga i den verkliga världen och mänskliga deltagare är klädda på lämpligt sätt för den historiska perioden. I litteraturen ges exempel på användning av Kinect för kulturarv [10] [11] [12]. Det användes som en 3D-scanner i arbetet som ges i [10] och som en Abstract Detta papper undersöker användningen av data från Kinect sensor för att utföra augmented reality, med betoning på kulturarvstillämpningar. Det visas att kombinationen av djup- och bildkorrespondenser från Kinect kan ge en tillförlitlig uppskattning av kamerans läge och pose, även om ljud från djupsensorn introducerar en obehaglig jittering av den utsmyckade vyn. Kalman-filtrering av kamerans position visade sig ge en mycket stabilare vy. Resultaten visar att systemet är tillräckligt exakt för in situ augmented reality-applikationer. Skeleton spårning med hjälp av Kinect data gör det möjligt att öka uppkomsten av deltagare, och tillsammans dessa underlättar utvecklingen av kulturarvstillämpningar. Bostanci m.fl. -Hämta. Det är cent. Räkna. - Inf. - Vad är det? Det är Sci. (2015) Hum. Det är cent. Räkna. - Inf. - Vad är det? Det är Sci. (2015) 5:20 rörelse tracker att navigera i virtuell verklighet rekonstruktioner i [11, 12]. Användarupplevelse för stora skärmar med Kinect i en kulturmiljö, t.ex. i en utställning, har visats i [13]. Detta papper använder Kinect för att etablera 3D-värld och 2D-bildkorrespondenser och, från dem, bestämma kameran pose. Det finner sedan plana objekt i den verkliga världen och förstärker dem, målet är att göra utseendet i antiken framför verkliga funktioner. Fördelen med detta arbete över systemet i [14], som försöker öka syntetiska objekt över kamerabilder, är att ingen offline fas behövs för att skapa en karta över miljön: data från Kinect används i realtid för att öka utseendet på platta ytor i den verkliga världen. Dessutom kan detta uppnås utan GPU-programmering, särskilt lovande för system som kräver låg effekt eller är mobila. Med hjälp av mänskliga spårning funktionalitet OpenNI biblioteket [15], människor i miljön identifieras och deras utseende förstärks också; befintliga AR-system inom kulturarvsområdet inte försöker det senare, men det är viktigt om deltagarna verkligen är att uppleva en känsla av närvaro efter de idéer som presenteras i [16] och [17]. Resten av tidningen är uppbyggd på följande sätt: "Bakgrund" presenterar användningen av visionsbaserade metoder för förstärkt verklighet och ger exempel från litteraturen som använder Kinect för kulturarv. "In situ augmentation" beskriver en metod för att bestämma kamerans pose och registrera 3D-modeller med verkliga objekt. "Augmenting deltagare" beskriver sedan användningen av skelett spårning för att öka deltagarna med kläder etc. "Skapa 3D-modeller" beskriver modelleringsfasen, medan "Resultat" bedömer effektiviteten hos algoritmen in situ och presenterar resultaten av förstärkning. Slutligen dras slutsatser i slutsatserna.
Det finns 2 nyckelfrågor som måste beaktas när man utvecklar MAR-applikationer: noggrannheten i användarspårning och registreringen av 3D-modeller med verkliga funktioner REF.
Augmented reality applications for cultural heritage using Kinect
{'venue': 'Human-centric Computing and Information Sciences', 'journal': 'Human-centric Computing and Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}