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GPT-4o
graffity.hatenablog.com
ARは視覚の代替、拡張にあります。 ベースとなる技術である、Computer Visionは、2012年のDeepLearningのブレイクスルーにより、毎年たくさんのComputerVisionの研究が発表されることから始まりました。初めはクラウド上で動くものでしかなかったこのテクノロジーは、今やスマホでサクサク動く時代へ。 AR普及するのに欠かせない、ComputerVisionテクノロジーを今回はピックアップしたいなと思います。 INDEX 顔認識 画像分類 物体識別 物体追跡 セマンティックセグメンテーション インスタンスセグメンテーション 姿勢認識 1. 顔認識 顔認識は、顔から特徴点を抽出するテクノロジーです。 現在利用されているARのユースケースでは、ダントツであるFaceFilterがそうですね。 近年急速に普及している、Avatarも同様なテクノロジーを利用しています。
はじめに AppleがARKit、GoogleがARCoreを2017年に発表し、 徐々に普及しているモバイルAR。2019年〜2020年にかけて普及すると見ております。普及した際の一つのプラットフォームになるのが、「ARCloud」。世界で広がるAR時代においてかなり重要な概念になるので、まとめておきたいと思います。 1. ARCloudとは AR Cloudとは、 「クラウド」に保存された、現実から抽出した「点群の集合」です。 想像が難しいと思うので、Graffity Inc.で研究開発している、AR Cloudの一部お見せします。 Graffity Inc. 会議室のAR Cloud 上記の青色は全て点であり、現実から取得しています。点は特徴点と呼び、P(x,y,z)という3次元情報を持った点です。現実からこのような特徴点を抽出し、集めたものを点群 or point cloudと呼ん
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