Перспективы применения компьютерных маркерных технологий в бизнесе: новые модели идентификации ассортимента, прозрачность свойств и характеристик продукции, игрофикация продвижения товара Гудаев Олег Александрович ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет» Институт информатики и искусственного интеллекта кафедра «Программное обеспечение интеллектуальных систем» прикладная лаборатория "Расширенная реальность мобильных интерфейсов" Занимаемая должность: старший преподаватель. Контактный телефон:

Область компьютерной технологии: "Дополненная реальность"

QR-код на телевидение. Читается плохо из-за наклона.

ПРОБЛЕМА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ Существует несовершенный аналог - японская разработка 90-х годов QR-коды. Дизайн QR-кода рисуется на плакате одним квадратным блоком, не распознается большинством мобильных устройств украинцев и не может быть сфотографирован под углом наклона, что является естественным в уличных условиях.

АКТУАЛЬНОСТЬ РАБОТЫ Актуальность работы определяется потребностью в оперативной обработке документов с кодом расширенной реальности мобильной платформой

АКТУАЛЬНОСТЬ РАБОТЫ Структура объемов распознавания кодов расширенной реальности для мобильных платформ: Ноутбуки, планшеты от 1 Ггц – до 60% КПК, смартфоны от 400 МГц – до 30% Java MIDP2 от 100 МГц – 10 % Сегодня на Украине нет программных средств для качественного выполнения распознавания кода расширенной реальности на мобильных платформах начального уровня.

РЕШАЕМАЯ ПРОБЛЕМА Проблема оперативной идентификации печатных документов в процессе автоматизированной обработки информации средствами мобильных аппаратных платформ. Проблема качественного создания двухмерных штрих-кодов связана с разработкой интеллектуальных моделей генерации лексикографических образов, ориентированных на быстрое и надежное распознавание. Документ или товар необходимо не просто идентифицировать, но и узнать о нём ключевую онтологическую информацию (кем выдан, получатель).

Свободное место для размещения блоков с AR-кодами

ТЕХНОЛОГИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ: При дизайне макета плаката электронный текст зашифровывается в виде графических образов маркеров ARGET. Маркеры разбиваются на блоки.

Размещение электронных сообщений в печатных публикациях в разных блоках

Архитектура компьютерной системы обработки AR-кода

РЕЗУЛЬТАТЫ ПРЕДЫДУЩИХ РАБОТ Проведение компьютерных экспериментов по генерации кодов расширенной реальности фрактальным размножением Проведение полевых испытаний распознавания образов маркера мобильными телефонами Проведение испытаний по шифрованию печатных документов маркерами расширенной реальности

РЕЗУЛЬТАТЫ ПРЕДЫДУЩИХ РАБОТ Генерация кода 5х5 Расстояние Хемминга - 9 Популяция битов - 15 Книга кодов – 1024 Категория сложности образа - монолитный (закрашенная ячейка образа маркера содержит не менее одного закрашенного соседа в 8- ми связной окрестности Мура, что исключает наличия отдельно стоящих ячеек) ARTag

РЕЗУЛЬТАТЫ ПРЕДЫДУЩИХ РАБОТ Распознавание образа маркера используя систему графических признаков

РЕЗУЛЬТАТЫ ПРЕДЫДУЩИХ РАБОТ

ПРЕДВАРИТЕЛЬНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ Исследована сложность образа AprilTag и разработан системный критерий для нашего кода Сложность образа OutLine – 24

ПОДДЕРЖКА ПРОЕКТА Помощь в продвижении кодов расширенной реальности, испытании мобильных приложений, поиск венчурных инвесторов: Институт проблем искусственного интеллекта НАН Украины Ассоциация частных инвесторов Украины Всеукраинский конкурс «Инновационный прорыв – 2011» Компания «Фито» Украинская Биржа Проектов STARTUP.UA Global Management Challenge