Chương 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.2. Công nghệ thực tế ảo tăng cường
2.2.1. Giới thiệu thực tế ảo tăng cường (AR)
Công nghệ thực tế ảo tăng cường (AR) là một xu hướng công nghệ mới được phát triển trên nền tảng công nghệ thực tế ảo (VR). Hiện nay, công nghệ này đã trở nên cực kì phổ biến vì chúng có mặt trên tất cả các thiết bị điện tử đặc biệt là điện thoại thông minh. AR cho phép người dùng trải nghiệm những yếu tố ảo của công nghệ VR trong chính khơng gian thật. Điểm vượt trội trong công nghệ AR là mức độ chân thực của các hình ảnh, dữ liệu được xuất hiện ngay trong mơi trường khơng gian thực của người dùng.
Hình 2.6: Số lượng người dùng của hoạt động thực tế tăng cường trên thiết bị di động (AR) trên toàn thế giới từ năm 2019 đến năm 2024 (Nguồn: Marvy Co) [13]
15
2.2.2. Cách thức hoạt động
Để thực hiện, cơng nghệ AR phải thơng qua một q trình phân tích:
Đầu tiên, AR sẽ tiến hành phân tách hình ảnh từ mơi trường thực thu được qua ống kính thiết bị. Trong đó bao gồm hai giai đoạn chính:
• Một là là xác định điểm dẫn (interest point), dấu chuẩn (fiducial marker) và luồng quang (optical flow).
• Hai là tái tạo lại hệ toạ độ khơng gian của mơi trường thực vừa phân tích, đặt các dữ liệu hình ảnh vào bên trong mơi trường đó.
2.2.3. Giới thiệu bộ lọc thực tế tăng cường (AR Filter)
Hình 2.7: Một số bộ lọc trên nền tảng Instagram (Nguồn Marvy Co.)
Nằm trong hệ sinh thái AR/VR, công nghệ AR Filter là những hiệu ứng và các đối tượng ảo được thiết kế đồ hoạ và thêm vào môi trường xung quanh mà chúng ta nhìn thấy khi sử dụng Facebook/ Instagram Camera.
Cơng nghệ AR Filter được biết đến phổ biến trên Instagram và Facebook. Công nghệ này cho phép những nhà sáng tạo nội dung thiết kế những hình ảnh 2D/3D, chèn âm thanh, hiệu ứng,.. theo nhu cầu của họ hoặc các thương hiệu.
Công nghệ AR Filter thường được biết đến với hai hình thức sử dụng phổ biến: • Mục đích chụp ảnh: Những bộ lọc thay đổi màu sắc khơng gian trong ảnh hay
16
Hình 2.8: Một số mini game trên các nền tảng xã hội hiện nay (Nguồn: Lenslist) [14] [14]
• Xuất hiện dưới hình thức mini game giải trí: Bằng cách sử dụng tính năng Face-tracking, hand-tracking trong AR, các nhà sáng tạo nội dung được phép tạo nên cách thức chơi game đơn giản nhưng thú vị cho mọi người.
2.2.4. DeepAR
17
Trên thị trường hiện nay có rất nhiều thư viện hỗ trợ AR Filter phổ biến như ARCore, Banuba, Mood-me, FaceUnity,.. trong đó có DeepAR.
DeepAR đã có một bước tiến lớn khi tích hợp thêm tính năng làm đẹp bao gồm cả trang điểm và thử màu tóc. Về phương diện bộ lọc cho các khn mặt, xóa nền cũng đã được tích hợp. DeepAR đã đột phá và tạo nhiều cơ hội cho các nhà phát triển dễ tiếp cận và sử dụng SDK trong các ứng dụng của mình. Tuy nhiên DeepAR cũng có một số nhược điểm đó chính là độ chính xác chưa q cao cũng như chất lượng hình ảnh.
18