Augmented Reality(AR)：增强现实
一些关于AR展示的视频
设备种类
平面显示
- 手机
现阶段的交互方式有：触摸屏幕，语音识别等，重展示，缺乏沉浸式体验
- 头戴式显示器HMD
各种便宜的AR盒子和眼镜都属于HMD，比起直接在手机上显示，多了一些沉浸式体验，但是交互不方便
穿透式显示
- AR Glass
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平视显示器HUD
HoloLens
交互不便，精确的交互需要额外的设备，但是能够提供更加沉浸的AR体验，能够提供一般的基于图像的交互方式，如手势等操作，也能够提供体感的交互方式，也有设备能够提供基于视觉追踪技术的交互。
光学捕捉
-
直接合成光
TapEye
太过高端，不适用于一般的场景
AR领域的产品
- 【Microsoft】HoloLens HUD
- 【Meta】Meta 2 AR HUD
- 【Google】 Google Glass AR Glass
- 【ODG】ODG R9 AR Glass
- 【Snapchat】Spectalces AR Glass
- 【Vuzix】M300 AR Glass
- 【Epson】Moverio BT-300 AR Glass
高端智能手机
- 【Samsung】S8, S8+, Note8
- 【Apple】iphone8, iphoneX
- 【HUAWEI】MATE10, P10
- 【Google】Pixel
大部分的AR设备都比较贵，2017年AR/VR设备的出货量大约有千万级别，但是智能手机的出货量大约有5亿台，既然手机和专业的AR/VR设备都能够进行增强现实的展示，那这二者又有什么区别呢？
展示方式和内容的不同：
手机上的AR展示主要是利用摄像头拍摄当前场景，然后对拍摄内容进行加工。而对于大部分的AR Glass或者是HUD来说，其多了一个步骤就是对人眼焦点的捕捉，并且由于采取头戴的方式，使得场景能够更加贴合人眼所看到的场景，比起拿起手机对场景进行拍摄，穿透式显示的方式能够带给人更多的沉浸式体验，也更加贴合增强现实这一特点，可以说手机的增强现实是拍摄场景的增强，而穿透式设备是对真实场景的增强。交互方式
手机的交互方式更贴合日常生活的使用，触摸屏操作便捷，并且精度较高，是手机或平板实现AR的主要交互方式。对于语音交互，这取决于自然语言处理NLP技术的发展程度，语音交互可以通过NLP技术转化为和触摸相同的处理方式，也可以添加专门支持语音的交互处理通道。
对于专业AR设备来说，由于设备操作的不便，其交互方式可以利用外接的操作设备，例如Oculus和HTC vive等VR设备的手柄等工具，但是这样会牺牲便捷性。由于能够实时获得人眼所观察到的真实场景，能够提供更加沉浸式的体验，可以利用这一特点，使得手势的交互成为主要的方式。同样的，专业AR设备也能够提供诸如体感或者语音等交互方式。设备性能：
现在市面上稍微高端的手机如Samsung的S8以上系列，Apple的iphone8以上的系列，都开始支持AR开发，因为这之前的手机的处理器计算力不够，而手机性能提升使得AR开发能够进行重要原因。对于专业的AR设备，如果不连接外置专门用于计算的处理器，仅仅靠设备内部的计算芯片，对于完成对场景的实时计算也是非常吃力的。专业的AR设备比起手机平板等电子设备来说，其计算力还是要高出不少，至少在AR开发上能做的更多。但是如果需要对复杂场景进行计算，靠移动设备本身的计算能力还是远远不够，必须要使用外置芯片用于计算。
AR可以用来做什么
对于不同的电子设备来说，其用途是不同的，在AR的用途上有一些区别，但是也有一些相同的地方
（所有需要一个精神上的指导，而并非实物的展示，或者说已经有实物，但是可以增强这种展示的意义，都可以用AR来实现）：
一般的展示（重点在对现实展示，特点：有趣，互动，贴合真实场景）
文化艺术：博物馆的展示（有趣）：对文物进行演示，演示细节，演示历史，演示故事等
生产生活（有趣，互动）：绘图，视频会议，天气报道（有趣）
地图导航（贴合真实场景）（最佳应用场景？）：展示现实场景并进行标记来指导方向，虚拟导游？
AR营销（有趣，贴合真实场景）：支付宝和味全联合的AR广告，百事可乐，哈根达斯等等
美图，直播，社交（有趣，贴合真实场景）：Snapchat推出的AR眼镜就包含一些AR应用，可以针对性的对场景和人物进行识别并添加各种有趣的东西。iphone可以根据人面部表情生成对应的动画表情
教育（有趣，重互动）：特别是幼儿教育领域，各种贴合现实的特效，但是也是大部分属于游戏的一种。
军事领域？
大型舞台展示（有趣）：奥运会“马里奥”，Dota2 国际邀请赛英雄展示，演唱会？AR电影（特效？）等
CarFinder(互动)：保存位置信息，并可以根据指导找到车辆交易领域（主要是需要看外观的商品，特点：各种需要与现实场景进行贴合模拟的展示）：
车辆交易：对场景进行测量并显示虚拟车辆并查看
买衣服：虚拟试衣（各种虚拟的物件，眼镜，围巾，鞋子等等都算）
AR点餐（有趣）
Edmunds（real app）：二手车交易场景互动游戏（利用现实，重点在有趣和互动）：
Pokemon Go
绘画游戏
简单的AR→复杂的AR
AR背后所使用的技术
AR需要做的是对自然场景进行识别并理解场景的意义，在理解意义的基础上叠加虚拟的成像，以增强真实场景所表现的意义。
其过程就是：理解真实场景 + 生成“真实+虚拟”的合成场景
可以获得的数据：
- 色彩二维图像
- GPS地理位置
- IMU数据
- 深度数据（可能）：结构光，TOF相机，双目相机
- 虹膜识别（可能）
场景理解：基于图像特征+深度学习
一般场景识别：
- 图像识别（主要意义）
- 物体识别（多重意义）
人体识别（人脸识别+骨骼识别/动作识别）：
- 人脸识别：表情+人物
- 动作识别：动作分类
场景重建+虚拟融合
三维重建
基于二维彩色图像的重建算法
基于RGB-D的重建算法
又可以分为实时重建和非实时重建
现阶段AR技术的缺点
以手机、平板为代表的低性能电子设备，其计算能力完全不能做到实时的场景重建工作，只能做一些简单的场景理解，而且这些场景理解也是建立在简单的特征提取上，对于复杂场景的处理也不太够，所以手机AR展示一般只能部分贴合场景。
以便携式的HUD、AR Glass等设备为代表的新一代AR设备，其计算能力虽然大幅提高，但是现阶段也没有办法做到高精度的三维场景重建，但对于一般的场景来说，这种方式可以带来更好的AR体验。
除去对计算性能的要求之外，实时AR对于算法的要求也比较高，现阶段的算法对于静态场景的支持还可以，但是场景变化较大时，特别是室外场景，对算法的要求就非常高。
所以，对于现阶段的AR技术的应用来说，其场景计算量还是太大，在硬件能力足够的前提下，虽然能够带来不错的体验，但是AR实现设备大部分都是手机/平板等设备，所以如何能够使得AR的体验在现阶段达到最大化是一个问题。而且现阶段的AR应用能支持的场景也仅限于静态场景，对于动态场景的支持可以接近于0.
AR应用实现方法
-
在对场景识别检测要求不强以及无需重建的前提下，可以利用设备本身的性能进行计算。
引入外部SDK+生成对应的三维图像（unity3D开发）
流行的AR开发套件：
AR Framework
- 采用外部设备来进行计算，如现在的云平台，设备在联网的前提下，将捕获的图像传送到后端，然后后端对传送的图像通过AR技术来执行场景识别以及场景重建的工作，最后把处理完的数据返回给手机端，这一过程主要分为传输和数据处理两个步骤，传输则需要保证稳定性，数据处理步骤就是一般的AR图像处理，但是对计算速度有一定的要求。
现阶段的比较成熟的大型AR展示大致都是基于第二种方案，手机+云端，云端可以自己部署，也可以通过第三方提供的方案。而比较小的应用都采用的是手机内部进行识别，但是这种识别效果比较差，而且应用范围非常小，不适用于一般的场景，只适用于特殊的场景。
