擴 增實境 中的辨識方式依Christian Doppler Laboratory提出有兩種，一種為 基礎圖卡辨識(Marker-based Tracking) ，也稱作 (Marker Tracking ) ，另一種是 自然特徵辨識(Natural-Feature Tracking) ， (Markerless Tracking ) ，以下是這兩種辨識方式的分類解釋。 基本圖卡辨識(Marker-based Tracking) 的辨識方式有下列常見的幾 項，Frame markers、Dot markers、Split markers、Data Matrix markers、ID markers、Template markers。這六項辨識法之中最常見的為Data Matrix、ID Marker、Template markers。這些都是開發成熟的電腦視覺辨識方式。以上所歸類的圖卡辨識種類也可稱為有標記式的實境擴增(Marker AR)。 自然特徵辨識(Natural-Feature Tracking) 在2008年以手持式擴增實境中提出，世界上第一個具自由度即時跟踪系統的自然功能運用在手機上。此種辨識技術也稱為無標記式的實境擴增(Markerless AR)。自然特徵追蹤辨識也可以配合其他辨識方式來辨識，例如：自然特徵辨識結合Frame markers以同追蹤、現實物體的追蹤。自然特徵追蹤辨識與基本圖卡辨識相較之下，跳脫了制式的圖卡辨識方式，可在任何物體或圖案上作連結設定，將虛擬物件與真實物體作融合，如下圖所示。 由HIT Lab NZL開發的自然輪廓辨識，電腦能夠辨識有行的輪廓，並加疊虛擬物件於輪廓上，下圖為輪廓辨識技術，創作者用筆在紙上畫出一個隨便的輪廓，給予視訊攝影機作追蹤設定，而螢幕上則呈現虛擬物件給予創作者做選擇。選定好輪廓之對映虛擬物件後執行程式，虛擬物件就能夠跟隨著自由化出的輪廓移動與翻轉。 資料整理、蒐集 By EGG