Využití umělé inteligence v oblasti rozšířené reality

Ing. Milan Košťák

Doctoral thesis

Use of artificial intelligence in augmented reality

Abstract:

Práce se zabývá možnostmi využití strojového učení v oblasti rozšířené reality. Soustřeďuje se zejména na aplikaci umělých konvolučních neuronových sítí, které nacházejí bohaté využití v počítačovém vidění.Text disertační práce se ve své první polovině zabývá návrhem designu markeru, který je specificky vhodný pro použití v aplikacích rozšířené reality. V takových aplikacích se typicky do reálné scény doplňují virtuální objekty. Markery představují jeden ze způsobů, jak získat potřebné informace pro korektní a přesné doplnění virtuálních objektů. Při návrhu markeru je kladen důraz na jeho jednoduchost a snadné splynutí s okolím. Dále z něj musí být možné získat informace o poloze, orientaci a velikosti a autorem navržený marker splňuje všechna zmíněná kritéria.Práce se dále ve své druhé polovině věnuje návrhu konkrétních algoritmů a postupů, které navržený marker umí detekovat. Zde nachází využití jak umělé neuronové sítě, tak klasické algoritmy, a oba přístupy jsou podrobně zkoumány a testovány. Na základě provedeného testování jsou doporučena konkrétní použití pro konkrétní situace. Ve svém závěru se práce zabývá způsobem získání všech jmenovaných informací z detekovaného markeru a navržený způsob je pro obě detekční metody kvalitativně porovnán.

Abstract:

The thesis explores the possibilities of using machine learning in the field of augmented reality. It focuses mainly on the application of artificial convolutional neural networks, which find rich use in computer vision.The text of the dissertation in its first half investigates the design of a marker that is specifically suitable for use in augmented reality applications. In these applications, virtual objects are typically added to the real scene. Markers represent one of the ways to obtain the necessary information for the correct and accurate insertion of the virtual objects. When designing the marker, emphasis is placed on its simplicity and easy blending with the environment. Furthermore, it must be possible to acquire information about the position, orientation, and size from the marker, and the author’s proposed design of the marker meets all the mentioned criteria.The work in its second half devotes to the exploration of specific algorithms and techniques that can be used for detection of the designed marker. Both artificial neural networks and classical algorithms are thoroughly inspected and tested. Based on the conducted testing, recommendations are given for specific uses in specific situations. At the end, the work deals with obtaining all the mentioned information from the detected marker, and the proposed method is compared for both detection methods.

Keywords

sítě umělé neuronové, rozšířená realita, vidění počítačové, markery vizuální

Keywords

networks artificial neural, augmented reality, computer vision, markers fiducial

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 13. 4. 2023

Thesis defence

• Date of defence: 22. 6. 2023
• Supervisor: prof. RNDr. PhDr. Antonín Slabý, CSc.
• Reader: prof. RNDr. Štěpán Hubálovský, Ph.D., Jan Čapek, Arnošt Veselý

University of Hradec Králové

Faculty of Informatics and Management

Doctoral programme / field:
Aplikovaná informatika / Aplikovaná informatika