Запропоновано методику розпізнання архітектурних об'єктів при створенні мобільних додатків доповненої реальності на основі побудови бази спеціалізованих маркерів. На підставі аналізу методів технології доповненої реальності для розпізнавання архітектурних об'єктів обрано метод, заснований на спеціальних маркерах. Виділено ряд алгоритмів розпізнавання образів, що підходять для даного завдання. Це алгоритми, засновані на виборі ключових точок зображень і їх дескрипторів. Мета роботи - створення методики, яка забезпечує стабільне розпізнавання архітектурних об'єктів в мобільних додатках для створення цифрового гіда доповненої реальності на основі спеціалізованих маркерів. Науковою основою дослідження є системний підхід при аналізі розглянутих алгоритмів розпізнавання маркерів, використовуються машинне навчання для розробки бази даних зображень маркерів і розпізнавання АТ. Методика складається з наступних етапів: обробка зображень архітектурних об'єктів із метою виділення опорних точок, отримання опису виділених опорних точок у вигляді дескрипторів, створення AR-метаданих, які відповідають архітектурним об'єктам, організація спільного зберігання в локальній базі дескрипторів і відповідних їм метаданих, візуалізація архітектурного об'єкта і AR-метаданих. Для реалізації етапів обробки зображень архітектурних об'єктів і отримання дескрипторів опорних точок, проаналізовано алгоритми виділення опорних точок на зображеннях, такі як SIFT, MSER, SURF, RIFF, RF. Показано, що дані алгоритми є інваріантними до масштабування, обертання, а також стійкими до змін освітленості, шуму та кута перегляду. Запропоновано комплексне їх використання для обробки архітектурних об'єктів із метою отримання дескрипторів опорних точок. Для забезпечення стабільного розпізнавання АТ відповідно до розробленої методики, заснованої на машинному навчанні для обробки архітектурних об'єктів із метою отримання дескрипторів ключових точок, запропоновано створити додатковий модуль із використанням упорядкованого стека алгоритмів, в якому послідовність запуску та кількість алгоритмів можуть бути змінені.

 Наукова періодика України 

---

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"