Metaverse jest dziś szybko rozwijającą się nową technologią. Rozpoznawanie obrazów odgrywa zasadniczą rolę w budowaniu zdolności ludzi do doświadczania świata wirtualnego we wszechświecie Metaverse. Informacje wizualne odgrywają istotną rolę w przetwarzaniu, analizowaniu i rozumieniu materiałów wizualnych jako obrazów cyfrowych lub filmów wideo w celu podejmowania znaczących decyzji i kierowania działaniami.
Jednym z krytycznych aspektów, które sprawiają, że rozpoznawanie obrazów jest tak ważne w Metaverse, jest zdolność do obsługi dużych ilości danych. W wirtualnym świecie wiele informacji musi zostać przetworzonych i przeanalizowanych, aby wszystko działało płynnie. Rozpoznawanie obrazów pomaga nam to osiągnąć, wydajnie wydobywając istotne informacje z danych wizualnych i prezentując je w łatwy do zrozumienia sposób.
Rysunek 1: Rozpoznawanie obrazów w Metaverse.
Innym krytycznym czynnikiem jest dokładność algorytmów rozpoznawania obrazów . W wirtualnym świecie wszystkie informacje, które otrzymujemy, muszą być dokładne i wiarygodne. Możemy korzystać z najnowocześniejszych algorytmów rozpoznawania obrazów , aby zapewnić, że wizualizacje, które widzimy, są jak najbardziej zbliżone do rzeczywistości.
Ostatnią rzeczą, o której chcemy tutaj wspomnieć, jest fakt, że rozpoznawanie obrazów odgrywa istotną rolę w zapewnianiu ludziom możliwości interakcji z wirtualnymi obiektami.
Rozpoznawanie obrazów pozwala nam rozpoznawać:
- twarze, dłonie i inne cechy ludzkie,
- produkty i cechy produktów, takie jak kształt, kolory, detale
- obiekty i ich położenie
- relacje i zależności między obiektami
Wszystko to umożliwia technologia, oznacza to, że będziemy w stanie używać naszego głosu lub gestów do kontrolowania tego, co dzieje się w Metaverse, bez konieczności odrywania rąk od klawiatury lub myszy.
Co więcej, wszystko, na co spojrzymy lub czego dotkniemy w Metaverse, zostanie automatycznie rozpoznane. Kiedy chwycisz za but, od razu poznasz jego markę. Jeśli trzymasz jogurt, będziesz mógł go natychmiast kupić, a jeśli prowadzisz wirtualny samochód, możesz zdecydować, która sugerowana opcja finansowa jest do zaakceptowania i natychmiast wsiąść.
Opis technik rozpoznawania obrazów
Klasyfikacja obrazu to proces przypisywania unikalnych etykiet do każdego piksela i grupy wektorów na obrazie w oparciu o ustalone kryteria. To jedna z najpopularniejszych technik, która wykazuje istotne wady. Załóżmy, że mamy zestaw obrazów należących do kategorii „buty” i przygotowaliśmy zestaw obrazów testowych, aby zmierzyć dokładność naszego rozpoznawania. Trudności polegają między innymi na zmianie widoku, deformacji i ustawieniach światła. Innymi słowy, jeśli chcesz poprawnie zidentyfikować but, każdy element powinien być dokładnie uchwycony i mieć podobne cechy sfotografowane w tej samej pozycji. Oto przykład:
Rysunek 2, klasyfikacji obrazów (Źródło: https://www.pyimagesearch.com)
Każdy algorytm odpowiada za przetwarzanie, którego celem jest pogrupowanie zdjęć w kategorie reprezentujące określony gatunek.
Wykrywanie obiektów to technika znajdowania i identyfikowania określonych obiektów na dowolnym zdjęciu lub filmie. Rozpoznawanie obiektów umożliwia nam wykrywanie lokalizacji lub ruchów tych obiektów w scenie, a następnie rysowanie ich za pomocą obwiedni. Istotna różnica między wykrywaniem obiektów a rozpoznawaniem obrazu polega na tym, że tworzy ono i nazywa obwiednię dla każdego elementu obrazu lub wideo oznaczonego jako konkretna rzecz.
Rysunek 3, wykrywania obiektów (źródło: Wikipedia)
Jak widać, mamy do czynienia z wieloma obiektami oznaczonymi przez algorytm. Specyficzna etykieta jest odpowiednio nazwana, dzięki czemu obiekt jest identyfikowany i może być wykorzystany do dalszego przetwarzania. Powszechną praktyką w Metaverse będzie łączenie obiektów z e-commerce i zapewnianie możliwości zakupu przedmiotu jednym gestem.
Śledzenie obiektu – termin ten odnosi się do śledzenia poruszającego się obiektu. Najpierw stosuje się wykrywanie obiektów, a następnie stosuje się algorytmy głębokiego uczenia lub uczenia maszynowego, gdzie ruch obiektu jest rozpoznawany i monitorowany. Śledzenie obiektów łączy rozpoznawanie obrazów i wideo, klasyfikację i wykrywanie obiektów. Dobrym przykładem może być drużyna piłkarzy:
Zdjęcie 4: Drużyna piłkarzy (Źródło: Dzone.com)
Algorytmy muszą rozpoznawać obiekty (ludzi) w określonej sytuacji (gra). Fani są poza zakresem, więc inżynierowie muszą odpowiednio przeszkolić algorytmy, aby odróżnić zespoły od fanów.
Rozpoznawanie obrazów w Metaverse
Rozpoznawanie obrazów było już wykorzystywane w aplikacjach rzeczywistości wirtualnej, takich jak Oculus Rift, Microsoft HoloLens, zestaw słuchawkowy Magic Leap One Augmented Reality itp., do celów rozpoznawania twarzy i śledzenia ruchu. Dzięki bardziej zaawansowanym technologiom uczenia maszynowego wykorzystywanym do analizy zachowań użytkowników, aplikacje wirtualnej rzeczywistości mogą zapewnić bardziej wciągające wrażenia, śledząc mimikę i ruchy użytkownika w czasie rzeczywistym.
Rozpoznawanie obrazów może być również wykorzystywane w Metaverse do przetwarzania treści generowanych przez użytkowników, takich jak zdjęcia i filmy. Aby to osiągnąć, informacje wizualne są wydobywane z tych obrazów lub filmów za pomocą komputerowych technik wizyjnych i analizowane przez algorytmy uczenia maszynowego w celu rozpoznawania obiektów, marek, funkcji i określonych szczegółów.
Wirtualne buty możemy przymierzać i modyfikować modele machnięciem palca w Metaverse bez wstawania i zdobywania nowej pary. Identyfikacja i śledzenie obiektów w czasie rzeczywistym umożliwia bezproblemowe przełączanie.
Zdjęcie 5: Wypróbuj w Metaverse kup i otrzymaj (źródło: https://www.theguardian.com)
Dzięki bardziej zaawansowanym technologiom uczenia maszynowego firmy mogą znacznie poprawić dokładność i precyzję tych analiz.
W Metaverse rozpoznawanie obrazów jest również wykorzystywane do celów współpracy. Jako przykład może podać wirtualny stół twórcom, inżynierom i architektom. Rozpoznawanie obrazów może pomóc w utrzymaniu ścisłej łączności procesu współpracy poprzez identyfikację i śledzenie elementów lub działań.
Dobrym przykładem są inżynierowie współpracujący nad następnym silnikiem, turbiną lub procesorem. Możliwe jest również wykorzystanie Metaverse dzięki kategoryzacji obiektów, klasyfikacji obrazów, oznaczaniu przedmiotów i wykrywaniu ruchu bez konieczności chodzenia gdziekolwiek lub spotykania się w tym samym pokoju. Pozwala na łatwiejsze łączenie się z innymi oraz poprawia kreatywność i współpracę.
Rysunek 6: Sposób kształcenia inżynierów w Metaverse (źródło: ultraleap.com)
Firmy, które już zagnieździły się w Metaverse:
- Pierwszym przykładem świetnej firmy, która zapewnia doświadczenie w Metaverse, jest „Iris VR” (https://irisvr.com/). Tworzą oprogramowanie, które pomaga ludziom budować i udostępniać własne wirtualne przestrzenie. Przed rozpoczęciem kopania możesz użyć IrisVR z oprogramowaniem 3D, z którego korzysta już Twój zespół, aby uzyskać realistyczny podgląd projektu. Oprogramowanie umożliwia współpracownikom przeglądanie plików 3D z kolegami w VR, bez względu na ich lokalizację. Multiuser zapewnia niezawodny czat głosowy i wspólne środowisko wirtualne do prezentacji i recenzji projektów.
- Drugim przykładem świetnej firmy, która zapewnia doświadczenie Metaverse, jest „AltspaceVR”. AltspaceVR (https://altvr.com) to społeczność do budowania i udostępniania wirtualnych przestrzeni innym. Jest dostępny na prawie każdym urządzeniu, w tym na goglach Oculus VR, HTC Vive, zwykłych wyświetlaczach, Samsung Gear VR (obsługiwany przez Oculus), Google Daydream View (obsługiwany przez aplikację Daydream), telefonach i tabletach z systemem iOS.
- AltspaceVR oferuje różnorodne usługi planowania wydarzeń, takie jak nieograniczona pojemność, zarządzanie sceną, narzędzia do moderacji, panele gospodarzy, narzędzia do interakcji z publicznością, wsparcie międzyplatformowe, narzędzia do budowania świata, szablony środowiska, możliwości udostępniania ekranu oraz SDK do tworzenia udostępnianych Aplikacje.
- Poniższy przykład to VNTANA (https://www.vntana.com), która pomaga firmom wdrażać 3D i AR na dużą skalę za pomocą technologii holograficznej. VNTANA zapewnia kompletny zestaw narzędzi do tworzenia i dostarczania interaktywnych, realistycznych doświadczeń związanych z marką, które można wykorzystać w sklepach, na imprezach, w muzeach i nie tylko. Platforma VNTANA umożliwia firmom publikowanie aktualnych projektów 3D lub skanów 3D i natychmiastowe tworzenie atrakcyjnego handlu elektronicznego 3D i internetowej rzeczywistości rozszerzonej dla klientów.
Podsumowanie
Rozpoznawanie obrazów stało się podstawową technologią dla Metaverse. Umożliwia użytkownikom bardziej realistyczne doświadczanie wirtualnego świata poprzez przetwarzanie i analizowanie informacji wizualnych. Odgrywa również istotną rolę we współpracy i komunikacji między osobami pracującymi nad projektami.
Branża informatyczna przeżywa niesamowity wzrost. Metaverse będzie istotną częścią tego rozwoju. W przyszłości komputery i wizja komputerowa staną się jeszcze bardziej krytyczne, ponieważ będziemy nadal łączyć nasze życie ze światami wirtualnymi.