Slurf 24-2

en slechte graphics. Ongeveer een decennium later werd
er een kunstmatige realiteit bibliotheek gecreëerd door
een visionaire wetenschapper, Myron Krueger, die zich
verbeeldde hoe men zou kunnen communiceren met
digitale apparaten. Hoewel het nu moeilijk te geloven is
hoe geavanceerd wetenschappers in 1980 waren, creëerde
Steve Mann draagbare computerglazen de EyeTap. Het doel
achter deze technologie was om effecten toe te voegen
aan wat de drager ziet via hoofdbewegingen. In 1987 werd
dit ontwerp verbeterd tot een heads-up display, HUD, dat
astronomische gegevens kon weergeven terwijl ze naar
de echte lucht keken. In de 21 ste eeuw werd AR alleen nog
maar moderner. In het begin van de jaren 2000 werd de
AR-toolkit ontwikkeld, dit is een open-source computertrackingbibliotheek
voor het maken van AR-applicaties.
Hierna ontwikkelden AR-apps zich snel met onder andere
de Google Glass en de wereld werd geïntroduceerd aan AR
applicatie in de gaming-industrie: Pokémon GO.
De ongemakkelijke headset van The Sword of Damocles
Werking AR
Ten eerste begrijpt computer visie wat er in de wereld
rondom de gebruiker is, aan de hand van de inhoud van
de camera. Computer visie streeft ernaar om kunstmatige
systemen beelden te laten begrijpen. Het is gebaseerd op
‘deep learning’. Dit is een vorm van machinaal leren, een
onderzoeksgebied dat zich bezighoudt met de vorming van
algoritmes en technieken waarmee computers zelfstandig
kunnen leren. Het doel van deep learning is om uitendelijk
een systeem zelf beslissingen te laten nemen op basis van
context. Beelden bestaan uit eindeloos veel pixels, ook wel
ongestructureerde data. Het menselijk brein is in staat
om van deze brei aan pixels een gestructureerde dataset
te maken en doet dit automatisch. Een systeem heeft
een technisch stappenplan: eerst worden de kenmerken
GARP Virtual Reality
gecommuniceerd, hierna kan het precieze object worden
opgespoord in het beeld en als laatste weet het systeem
waar het object zich in het beeld bevindt en hoeveel van
deze objecten er aanwezig zijn.
Het herkennen en vervormen van een biljet
Vervolgens wordt deze digitale inhoud op een realistische
manier weergegeven, zodat het deel uitmaakt van de echte
wereld. Dit wordt rendering genoemd. Rendering zorgt
ervoor dat de toegevoegde realiteit precies overlapt met
de werkelijkheid. Hiervoor gebruikt het de 3D-positie en
oriëntatie gegeven door de computer vision. Omdat AR
live is, moeten alle stappen herhaald worden telkens als er
een nieuw kader in het camerabeeld verschijnt. De meeste
moderne telefoons werken met dertig frames per seconde,
wat AR slechts dertig milliseconde geeft om dit allemaal
uit te voeren. In veel gevallen wordt de AR-feed die je door
de camera ziet met ongeveer vijftig milliseconde vertraagd
om dit allemaal te laten gebeuren, maar het menselijk
brein merkt dit niet.
Typen AR
AR is verdeeld in twee verschillende hoofdtypen en zes
subtypen. Het eerste AR hoofdtype is triggergevoelig: de
augmentatie wordt geïnitieerd door een prikkel. Dit zouden
bijvoorbeeld papieren, GPS-locaties en objecten kunnen
zijn. In het triggergevoelige type zijn er nog drie subtypen.
Het eerste subtype is marker gebaseerd. Dit is een applicatie
waarmee fysieke afbeeldingen, ook wel markers
genoemd, worden gescand en in een 3D-model of een
andere afbeelding worden weergeven. Hier kun je dan mee
communiceren. Het tweede subtype is locatiegevoelig. Dit
type maakt gebruik van de GPS-locatie als prikkel om de
huidige locatie te koppelen met dynamische informatie
die is opgeslagen op het internet of op het apparaat zelf.
Bijvoorbeeld een kaartapplicatie die relevante informatie
voorziet afhankelijk van je locatie. Het laatste subtype is
dynamische augmentatie: deze reageert op het beeld van
OmniVirt
6