AR介紹

AR全名擴增實境，是一種實時融合現實與虛拟的圖像技術。

AR技術的三闆斧：感覺（尋找目标定位位置-與環境互動），渲染（實作産品互動-與客戶互動），追蹤（捕捉目标運動軌迹-客戶環境上下文）。

目前很多照相軟體都可以實時地讓視訊裡的使用者吐出狗舌頭，戴上貓耳朵，畫上萌萌的胡須，甚至有些軟體可以讓使用者實作AR試妝。這些軟體都具備成熟的人臉感覺能力，包括人臉的位置，嘴巴的開合，甚至五官的位置與輪廓。但是這些感覺是有局限性的，聚焦在相對成熟的人臉感覺領域；要讓機器感覺人類感情或者大千萬物是更為艱難的任務。

深度學習在圖像上的應用已經十分成熟，包括目辨別别模型，圖像分類模型等。我們結合了兩者來實作圖像感覺功能，以下簡述兩者的特點：

目辨別别模型：可以感覺目标物的内容的位置，缺點是感覺能力較弱

圖像分類模型：擁有高感覺能力的“分類模型”，缺點是無法确定目标位置

透過結合分類模型與識别模型優點，對于大部分的物體可以用識别模型識别位置，而難以感覺的物體交給分類模型，并且“猜”一個物體出來。

圖像合成是解決多樣性問題的一種利器。透過圖像合成，我們可以自動化的将任意的目标物，放置在任意的背景：

在綠幕搭配圖像采集工具，大量采集目标物圖像

搭配自動綠幕摳圖，摳出圖像目标

與任意背景圖像合成，并将目标色彩轉換至與背景相近的色彩分布

值得注意的是，圖像合成不在乎合成結果是否合乎邏輯，例如大小與實體定律。合成目的在于教導機器區分前景與背景。

色彩與成像模拟(類似生成畢加索似的畫)是另一種利器。利用兩種自動化算法，可以從已有的圖像轉換成其他攝像頭采集的模拟圖像：

純色彩變化：以圖像B的色彩當作參考，将圖像A的色彩分布轉化與圖像B一緻

響應曲線模拟：将攝像頭A的響應曲線用另一款攝像頭B的響應曲線替代，模拟攝像頭B的生成圖像