虛擬現實與加強現實的基礎原理及應用
什麼是虛擬現實？
虛擬現實(VR)是利用計算機技術創造一個模擬的生態環境。與傳統的用戶界面不一樣，VR將用戶放置在場景中體驗。用戶不是在本身面前觀看屏幕，而是沉浸在其中，可以與3D世界進行交互。經過儘量多的模擬感官，如視覺、聽覺、觸覺、甚至嗅覺，看世界的眼睛。虛擬現實體驗的現階段限制是內容的可用性。
虛擬現實和加強現實有什麼區別？
虛擬現實加強現實是同一枚硬幣的兩面。你能夠把加強現實想象成現實世界中一隻腳的虛擬現實：加強現實模擬真實環境中的人造物體；虛擬現實創造了一個居住的人工環境。
在加強現實中，計算機使用傳感器和算法來肯定攝像機的位置和方向。而後，AR技術將3D圖形從攝像機的角度呈現出來，將計算機生成的圖像疊加在用戶對真實世界的視圖上，達到加強的效果。
在虛擬現實中，用戶的眼睛位置不是在物理環境中定位，而是在模擬環境中定位。若是用戶的頭部轉動，圖形就會相應地作出反應，而後經過3d引擎生成對應的效果環境。虛擬現實技術不是合成虛擬物體和真實場景（合成虛擬物體和真實場景在用戶無感知的狀況下被稱爲 混合現實MR），而是爲用戶創造一個使人信服的、交互式（感知手套等等）的世界。
虛擬現實技術
虛擬現實中最容易識別的組件是頭掛式顯示器(HMD).人類是視覺生物，而顯示技術每每是沉浸式虛擬現實系統與傳統用戶界面之間最大的區別。例如，洞穴自動虛擬環境在房間大小的屏幕上主動顯示虛擬內容.雖然對大學和大型實驗室的人來講頗有趣，但消費者和工業上的可穿戴設備的不方便性和價格現階段還在優化。
帶着多種新興硬件在軟件選擇方面，可穿戴設備的將來正在發展，但還是未知的。HTC、Oculus Quest和PlayStation， VR等概念正在引領潮流，但谷歌、蘋果、三星(Samsung)、聯想(Lenovo)，華爲等廠商可能會以更高層次的沉浸感和可用性令業界大吃一驚。不管誰走在前面，只要買到頭盔大小的設備，就能夠在起居室、辦公室或工廠的地板上工做，這使得HMD在虛擬現實技術方面佔據了中心地位，今年若是華爲vr glass的意見開始引領虛擬世界的進程。
研究方法
如何得到圖像中物體的深度？
主要問題是可否能夠在立體圖像中找到相對應的點。那麼，什麼是立體圖像呢？當一個圖像被稱爲一組或一對立體聲圖像，只要它是經過在不一樣位置安裝的多個攝像機同時爲同一對象或目標提取的的圖像。對應的點是什麼？它們是物體在3D空間中不一樣位置的某個點的相對投影。對圖像中兩個對應點的位置差稱爲視差。這種差別與空間中相應點的位置、相機的方位和物理特性有關。若是攝像機的參數已知，則能夠根據圖像計算物體的深度。首先，咱們解釋了空間中的點是如何投影到圖像平面上的。假定任意點的座標值在相對於ccd中心的空間中，它被想象成投影后在圖像中的點。它相對於圖像中心的座標值是，而圖像相對於ccd座標值的中心點是，在哪裏從CCD的中心點到傳感場的距離。立體視覺圖像機制空間的概念視圖是立體視覺系統空間的概念視圖。本研究以立體視覺系統爲主軸。用兩個鏡頭來肯定圖像的深度。這部分是單目視覺沒法實現的特色。那麼經過使用兩眼聚焦函數計算相應的角度以得到目標物體的圖像深度，立體視覺是加強所必需的：
1. 眼睛識別分析
眼睛識別通常包括預處理、特徵提取、樣本學習、識別等。實現眼球識別技術的方法有如下幾種。
(1)
投影法：在投影法中，根據投影圖像在其中必定方向上進行的分佈特徵，而對眼睛位置進行檢測。投影法是一種統計方法，它利用眼部的灰度信息，分別經過水平投影和垂直投影來檢測瞳孔的縱橫座標。因此，能夠才能對人眼進行準確的定位。
(2)
強積金和方差投影函數(VPF)-Hough變換方法：Hough變換是圖像的基礎算法之一，是將圖像從空域變換到參數域。圖像中的曲線以大多數邊界點所知足的某種參數形式而表示。這個瞳孔被用做標準圓。經過圓的標準方程，經過Hough變換能夠精確地定位眼睛瞳孔的位置：。因爲表觀幾何解析性，Hough變換大大提升。
(3)
AdaBoost分類方法：AdaBoost算法是機器人學習領域中一種高效的迭代運算算法。它針對同一個訓練集訓練不一樣的弱分類器，而後將這些弱分類器集合起 來組成一個強分類器。該算法具備分類精度高、人眼識別速度快等優勢。然而，這類算法的有效性取決於分類器的選擇。在快速人眼檢測方面有着很是重要的應用。
(4)
樣本匹配方法：根據瞳孔形狀使用圓形樣本，在圖像窗口從左到右、從上到下動態搜索瞳孔的位置。樣本匹配從較大的圖像中搜索小圖像。經過對樣本和匹配區域的類似度計算，以最類似的位置做爲匹配點來識別目標位置。樣本匹配算法屬於機器人學習領域的範疇，是一種有效的眼睛識別算法。
神經網絡應用訓練圖
2.邊緣檢Sobel
obel算子是差分運算和低通運算相結合的結果。它除了具備降噪的優勢外，還具備邊緣檢測的效果。因爲導數能夠下降噪聲強度，因此Sobel算子對噪聲的濾波尤其有利。Sobel算子掩碼的導數用下列公式表示：
所述方法的輸入是對應於1280×1024 RGB彩色圖像的深度圖像，即立體視覺能夠提供的信息。膚色將從產生的最大膚色，色斑進一步檢測。從保守估計出發，計算眼睛空間擴展的方法包括一個圓形掩模展開，其半徑爲。鑑於先前對估計的3D位置的跟蹤，膚色的3D點在預約的深度範圍內(25毫米)。估計是保留的，而其餘深度設置爲零： 借用下網上圖片這個大概就是看到的效果。
全局優化：更新方程，從新評估每一個像素的速度和位置：
對該目標函數進行了優化，並假設一幀進行眼定位。所以，這種方法和跟蹤人的眼睛所必需的序列優化的得到了每一個點的特徵值。
空間連續性取決於指望觀測運動圖像的採樣頻率。
虛擬現實與音頻的重要性
使人信服的虛擬現實應用程序須要的不只僅是圖形。聽覺和視覺都是一我的的空間感的核心。事實上，人類對音頻信號的反應比對視覺暗示的反應更快。爲了創造真正的沉浸式虛擬現實體驗，準確的環境聲音和空間特徵是必不可少的。這些都爲虛擬世界提供了一種強大的存在感。要體驗雙耳音頻細節，進入虛擬現實體驗，戴上一些耳機和修補這個音頻信好久之前。
雖然視聽信息最容易在虛擬現實中複製，但積極的研究和開發工做仍在其餘感官中進行。像全方位跑步機這樣的觸覺輸入讓用戶感受本身其實是在模擬中行走，而不是坐在椅子上或沙發上。
觸覺技術（VRTRIX的數據手套），也被稱爲動覺或觸摸反饋技術，已經從簡單的旋轉重量「隆隆」馬達發展到將來超聲技術。
如今能夠聽到和感覺到真實到生活的感受，以及視覺虛擬現實體驗.
大學教育中沉浸式虛擬現實的應用
沉浸式虛擬現實提供了一種符合多感官學習風格的現代學習渠道，有時比傳統的學習方法更有效也更。然而，有些分析文獻指出，沒有足夠的證據支持將學習方式評估歸入普通教育實踐。
在中學後教育系統中採用沉浸式虛擬現實的最有說服力的論據多是已將這種模擬歸入其課程的現有學科，例如在國外的，外科教育中的全室模擬機器人輔助(da vinci手術)血管內程序。不幸的是，這些模擬血管內程序形成的醫療傷害，因爲錯誤的模擬訓練，致使因個別產品責任案件而引發的數百起訴訟。用戶手術技能從模擬(da Vinci手術)應用程序轉移到現實世界環境的證據數量有時被發現是不夠的。
在負擔能力方面，將身臨其境的虛擬現實歸入專上教育系統，最初受到所用設備成本的限制，但消費者耳機的商業化卻大大下降了成本。移動電話技術已經達到了一個水平，沉浸式虛擬現實能夠很容易地適應hmd格式，只需使用低成本的google cardboard或Samsung Gear VR耳機便可。。根據2015年美國教育研究中心(ECAR)發佈的一項調查，92%的美國大學生擁有可以訪問企業級系統和虛擬現實軟件應用的手機。
課程如何將身臨其境的虛擬現實融入教育課程。它的重點涉及跨學科的考慮，由於沉浸式虛擬現實的適用性普遍的各類學科。核心假設是學生經過體驗學習和親身體驗來優化學習和實際技能學習，從而在適用的狀況下簡要總結身臨其境的VR的積極效果。重點是教育及其相關目標，即技能培訓，目的是進一步瞭解沉浸式虛擬現實在高級思惟條件下培訓用戶的潛在能力。
VR整個系統結構的原理圖
將三維立體虛擬圖像技術與空間規劃和場景設計相結合，能夠模擬各類天氣條件和四季、氣候條件和水景、霧效應等的變化。或者，它能夠經過模擬計劃中的實際狀況來改進現有的場景。並對其實用性進行了研究和評價。不只能夠方便地得到各類不一樣的視覺效果，並且能夠有效地下降實驗的誤碼率。而且大大提升了程序的可靠性和現實性。有了這樣的技術，教學中不少危險實驗、高經費實驗、等也能夠結合起來來模擬和評估不一樣的狀況設計。
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