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本文來(lái)自cnBeta
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未來(lái)的iPhone可能會(huì)使用熱成像或紅外成像來(lái)補(bǔ)充常規(guī)視覺(jué)攝像頭，使我們?cè)诤诎祷蚍泵Φ沫h(huán)境中更容易使用蘋(píng)果AR,。蘋(píng)果一項(xiàng)名為“用于確定至少一個(gè)與真實(shí)環(huán)境一部分相關(guān)的屬性方法和系統(tǒng)”的新專(zhuān)利已經(jīng)曝光,。
在這份專(zhuān)利當(dāng)中，蘋(píng)果表示,，涉及圖像分析的計(jì)算機(jī)視覺(jué)方法經(jīng)常被用于導(dǎo)航,、物體識(shí)別、3D重建,、相機(jī)姿勢(shì)估計(jì)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中,，但是在至少有一個(gè)真實(shí)物體在移動(dòng)的動(dòng)態(tài)環(huán)境中使用相機(jī)姿勢(shì)估計(jì)、物體識(shí)別,、物體跟蹤,、同步定位和跟蹤（SLAM）或結(jié)構(gòu)-運(yùn)動(dòng)（SfM）算法時(shí)，算法的精度往往會(huì)大大降低,，盡管在實(shí)際算法中采用了強(qiáng)大的優(yōu)化技術(shù),，但還是經(jīng)常出現(xiàn)跟蹤失敗,。很明顯，由此產(chǎn)生的問(wèn)題是,，AR在試圖將虛擬物體定位在真實(shí)環(huán)境中時(shí),，會(huì)出錯(cuò)。蘋(píng)果表示,，其實(shí)問(wèn)題還在于更深層次的地方,，所以解決方案也必須如此。
這是因?yàn)楦鞣N這樣的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法都假設(shè)了一個(gè)靜態(tài)的環(huán)境,，場(chǎng)景中唯一移動(dòng)的物體就是攝像頭本身,，而攝像頭的姿勢(shì)可能會(huì)被追蹤。這個(gè)假設(shè)常常被打破,，因?yàn)樵谠S多場(chǎng)景中,，各種移動(dòng)的物體都可能出現(xiàn)在相機(jī)的觀察范圍內(nèi)。因此,，任何AR系統(tǒng)都會(huì)擁有關(guān)于自身的所有可能的定位細(xì)節(jié),，它們來(lái)自于頭顯或者頭顯上的攝像頭，但追蹤其他一切都很困難,。而之所以困難,，是由于包括數(shù)據(jù)處理在內(nèi)的一系列問(wèn)題引發(fā)。
在目前的技術(shù)水平中,，存在許多用于檢測(cè)和分割場(chǎng)景中動(dòng)態(tài)（即移動(dòng)）物體的算法,，然而，這種方法通常計(jì)算成本很高,，并且依賴于運(yùn)動(dòng)分割和/或光流技術(shù),。蘋(píng)果的解決方案是用依靠熱成像或紅外線的攝像頭來(lái)增強(qiáng)AR視覺(jué)攝像頭，可以使用場(chǎng)景中真實(shí)物體的熱屬性,，以提高計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的準(zhǔn)確性,。另外，熱成像的使用意味著蘋(píng)果AR不會(huì)那么依賴在光線完全充足的情況下使用,。
