4.3　实现方式

1．特定图像识别

通过对特定图像的预处理，提取图像信息点，如图4-1所示。其中，黄色十字就是图片的信息点，信息点越多，越容易识别。

当摄像头拍摄到的内容中有这些信息点时，可以根据信息点的位置来叠加信息。最常见的是叠加3D模型、视频和声音，如图4-2所示。

2．特定物体识别

特定物体识别是特定图片识别的扩展，通过对特定物体表面图案的预处理，根据形状和表面图案提取信息点，实现识别特定物体的功能，如图4-3所示。

3．地理信息定位

识别所在位置经纬度信息、摄像头朝向的方向等，在摄像头拍摄到的内容中叠加信息。最典型的就是Pokemon Go，如图4-4所示。

4．人体动作识别

主要是利用微软的Kinect识别玩家肢体位置，然后在其上叠加内容，比如虚拟试衣，如图4-5所示。

5．面部识别

利用面部识别技术，识别用户面部及五官位置，然后在其上叠加内容，比如虚拟化妆，如图4-6所示。

6．环境理解

检测摄像头捕获的图像中的视觉差异特征点，并且和移动设备的惯性测量结合，实现识别平面或者空间并能计算出移动设备的位置和姿态的变化。

环境理解现阶段只能在特定的移动设备（苹果最新的几款手机，谷歌，华为，小米，三星等一些较新的手机）和一些智能眼镜上实现，如图4-7所示。图4-7中圈住的部分就是识别出来的平面，而箭头所指的就是特征点。

7．仅将现实作为背景

仅将现实作为背景，在其上实时叠加信息，算是最边缘的增强现实。