Natural Feature Tracking

Marker-based Tracking (基于标记的跟踪) 和 Natural Feature Tracking (自然特征跟踪) 是两种常见的, 用于跟踪现实场景中的特征点, 并将虚拟内容与现实世界进行叠加的计算机视觉技术.

区别

标记的需求

Marker-based Tracking: 基于标记的跟踪需要事先在现实场景中放置特定的标记或二维码. 这些标记通常具有特定的形状, 颜色或编码, 用于在图像中进行检测和跟踪. 设备通过识别标记来确定虚拟内容的位置和姿态.

Natural Feature Tracking: 自然特征跟踪不需要特定的标记或二维码. 它依靠自然场景中的真实特征点, 如地标, 纹理等, 在图像或视频中进行识别和跟踪.

特征点的选择

Marker-based Tracking: 基于标记的跟踪中, 特征点是由标记本身提供的, 因为标记具有明确的形状和特征. 设备通过检测和跟踪标记的边缘, 角点等特征点来定位虚拟内容.

Natural Feature Tracking: 自然特征跟踪中, 特征点是从自然场景中提取的. 这些特征点可以是图像中具有视觉鲜明, 稳定且易于区分的地标, 纹理, 边缘等.

适用场景

Marker-based Tracking: 基于标记的跟踪对于需要精确的位置和姿态信息非常有效. 它在工业领域的虚拟现实仿真, 体育竞技分析等场景中广泛使用, 因为标记提供了可靠的定位信息.

Natural Feature Tracking: 自然特征跟踪适用于不需要事先放置标记的场景. 它在移动设备上的增强现实应用中较为常见, 用户可以通过手机或平板电脑的摄像头直接与自然场景进行交互.

NFT 实践中的挑战和难点

特征点的准确性和稳定性 (找到东西)

NFT 的核心是识别和跟踪自然场景中的特征点, 这要求特征点的提取和匹配具有高度的准确性和稳定性. 然而, 自然场景中的特征点可能受到光照变化, 遮挡, 噪声等因素的影响, 导致特征提取和匹配的困难.

简单的说, NFT 需要在真实世界中找到一些特殊的地方或物体, 它们可以是建筑物, 纹理, 图案等等. 但是有时候, 这些东西可能很难找到或者在不同的光照条件下会发生变化, 这会让计算机很难辨认它们.

实时性要求 & 计算资源限制 (快速反应)

NFT 应用通常需要在实时性要求下运行, 要求在短时间内对特征点进行识别和跟踪, 并实时地将虚拟内容叠加到图像或视频中. 实时性要求对算法的效率和性能提出了挑战, 需要高效的计算和优化方法.

NFT 技术对计算资源的要求较高, 特别是在移动设备上运行时. 由于计算资源受限, 如处理能力, 内存和能源消耗等, 需要在算法设计和实现中考虑如何优化计算效率和资源利用率.

简单的说, NFT 要求计算机能够快速地处理图像和视频, 以实现实时的虚拟增强效果. 但是, 处理图像和视频需要耗费计算资源, 而且在移动设备上可能会受到性能限制, 这就需要我们找到方法来使计算更快且更高效.

大规模场景和复杂性 (跟踪东西)

NFT 在处理大规模场景和复杂场景时面临挑战. 当场景中存在大量特征点时, 特征提取和匹配的计算复杂度增加, 可能导致性能下降. 此外, 复杂场景中的纹理丰富度和变化性也增加了特征点的提取和匹配难度.

简单的说, 一旦我们找到了特殊的地方或物体, 我们需要让计算机能够跟踪它们, 就好像我们的眼睛可以追踪移动的物体一样. 但是, 有时候物体会被遮挡, 光线变暗或者在屏幕上移动得太快, 这些都会使跟踪变得困难.

环境变化和鲁棒性 & 低纹理区域和重复模式 (匹配和识别)

自然场景中的环境变化 (如光照变化, 视角变化等) 可能对特征点的识别和跟踪产生负面影响. NFT 技术需要具备鲁棒性, 能够适应不同的环境条件, 并能够在各种变化下准确地跟踪特征点.

自然场景中可能存在低纹理区域或重复模式, 这会导致特征点的提取和匹配困难. 低纹理区域缺乏视觉特征, 难以准确提取特征点, 而重复模式可能导致特征点匹配的模糊性和不确定性.

简单的说, 在 NFT 中, 计算机需要识别和匹配特殊的地方或物体, 以便正确地将虚拟内容放置在它们上面. 但是, 有时候这些地方或物体可能相似或者变化很大, 这会让计算机感到困惑, 很难正确地进行匹配和识别.

鲁棒性: 稳健性 Robustness

当我们谈到 "鲁棒性" 时, 可以想象成一种东西的强壮程度或者抵抗力.

假设你有一个玩具汽车, 你想让它能够在各种情况下都能够运行得很好. 如果这个玩具汽车很脆弱, 一碰就会坏掉, 那么它的鲁棒性就很低. 但是, 如果这个玩具汽车非常坚固, 即使它被摔倒, 碰到墙壁或者在不同的地面上行驶, 它仍然能够继续运行, 那么它就具有很高的鲁棒性.

在计算机技术中, "鲁棒性" 指的是一种系统或算法在面对异常, 噪声, 干扰或者其他不可控因素时能够保持稳定和可靠的能力. 比如, 如果一个识别人脸的系统在面对模糊的照片或者侧脸时仍然能够准确识别出人脸, 那么这个系统就具有较高的鲁棒性.

因此, 鲁棒性是指系统或算法能够在各种不确定和复杂的情况下保持稳定, 准确和可靠的能力. 就像一个强壮的玩具汽车一样, 它可以应对各种情况, 不容易出现问题或崩溃.

应对策略和解决方法

选择更好的特征点和算法

我们可以选择更适合不同场景的特征点和算法. 比如, 使用更聪明的算法来找到更准确的特征点, 并使用深度学习等技术来提高算法的性能.

提高算法的适应能力和鲁棒性

当环境变化或干扰因素存在时, 我们可以设计更鲁棒的算法, 通过使用多尺度特征提取, 自适应阈值等方法来适应不同的情况.

提高处理速度和效率

对于大规模场景和复杂性, 我们可以采用加速计算的方法, 如并行计算, GPU 加速和优化算法结构, 以提高算法的处理速度和效率.

使用机器学习和深度学习技术

我们可以利用机器学习和深度学习技术, 让计算机通过学习和优化来提高特征点的提取, 匹配和跟踪, 从而提高算法的性能和准确性.

融合多种传感器数据

通过结合不同传感器的数据, 如摄像头和惯性测量单元 (IMU), 可以提高特征点的定位和姿态估计的精度和稳定性.

实时性优化

为了满足实时性要求, 我们可以采用高效的算法实现, 算法并行化和硬件加速等方法, 以提高算法的实时性能.

使用丰富的数据集和模型

构建包含各种不同场景的特征点样本和模型的数据集, 可以提高算法的泛化能力和准确性.

示例

以下是一个使用 jsartoolkit5 实现 NFT 功能的简单示例

<!DOCTYPE html>

<html>
<head>
    <title>AR.js NFT Example</title>
    <script src="https://rawgit.com/artoolkit/jsartoolkit5/master/build/artoolkit.min.js"></script>
</head>
<body style="margin: 0; overflow: hidden;">
    <canvas id="canvas"></canvas>

    <script>
        // 获取 Canvas 元素和上下文
        const canvas = document.getElementById('canvas');
        const context = canvas.getContext('2d');

        // 设置画布大小
        canvas.width = window.innerWidth;
        canvas.height = window.innerHeight;

        // 初始化 AR 声明对象
        const arController = new ARController(canvas.width, canvas.height);

        // 加载 NFT 数据集
        arController.loadNFTDataUrl('path/to/nftData.nft', function () {
            // 启动摄像头
            arController.startCamera(function () {
                // 设置 AR 追踪模式为 NFT
                arController.setPatternDetectionMode(ARController.DETECTION_MODE_COLOR_NFT);

                // 在每个帧上执行渲染和追踪
                function render() {
                    arController.process(context);
                    requestAnimationFrame(render);
                }

                render();
            });
        });
    </script>

</body>
</html>

首先通过 Script 标签引入了 jsartoolkit5 库.
然后, 创建了一个 Canvas 元素, 用于渲染增强现实内容.
接下来, 使用 JavaScript 代码初始化了 AR 声明对象, 并加载了 NFT 数据集.
在回调函数中, 启动了摄像头, 并将 AR 追踪模式设置为 NFT.
然后, 在每个帧上, 调用 arController.process() 方法来处理图像并进行追踪.
最后, 我们使用 requestAnimationFrame() 方法在每个帧上触发 render() 函数, 实现动画效果.

NFT 标记创建

准备图像或视频

选择一个你希望用作 NFT 标记的图像或视频素材. 这可以是一个具有独特特征的图像或视频, 例如一幅独特的艺术作品, 一个特定的物体或一个场景.

提取特征点

使用计算机视觉算法, 如图像特征提取或视频特征跟踪算法, 从选定的图像或视频中提取关键的特征点. 这些特征点应该是在不同角度或光照条件下也能被准确识别的独特点.

创建标记文件

将提取的特征点和相应的描述存储在标记文件中. 标记文件可以是一个包含特征点坐标, 描述和其他相关信息的文件, 通常使用特定的格式.

导入到 NFT 平台

使用相应的工具或平台, 将标记文件导入到 NFT 平台中. 这些平台通常提供图像或视频的上传功能, 然后根据提供的特征点信息创建 NFT 标记.

完成创建

一旦导入并处理完标记文件, NFT 平台将为你生成一个唯一的标识符, 通常是一个哈希值或标记 ID. 这个标识符可以用于在 AR 应用程序中识别和追踪 NFT 标记.

Natural Feature Tracking 科普