Статья “Алгоритм субпиксельного распознавания маркеров для дополненной реальности на основе сверточных нейронных сетей”

В данной работе представлен новый алгоритм распознавания маркеров для приложений дополненной реальности (AR), основанный на использовании сверточной нейронной сети (CNN) с субпиксельным предсказанием углов. Предложенный подход направлен на повышение точности и устойчивости распознавания маркеров по сравнению с традиционными методами, такими как ARToolKit и ArUco, особенно в условиях сложного освещения, шума и искажений перспективы. Ключевым аспектом работы является использование модифицированной архитектуры U-Net с atrous convolution и attention-механизмами для достижения субпиксельной точности локализации маркеров.

Ключевые слова: дополненная реальность, маркеры, глубокое обучение, сверточные нейронные сети, U-Net, atrous convolution, attention, субпиксельная точность, позиционирование.