WebAR マーカー検出の認識率や最適な条件とは?!

こーんにちはー!
最近、奮発して買った虫取り網を息子に秒でぶっ壊されたZーーーー!

昆虫すごいZーーーーー!

ディレクターのミヤタクです。

さて、今回はWebAR技術を使った案件でマーカー検出について勉強することがあったので、この
記事ではマーカ型と呼ばれるARの特徴について解説していきます。

そもそもWebARとは

WebARとはWebブラウザ上で動くAR(拡張現実)技術です。
従来のAR技術は専用のネイティブアプリをスマホやタブレットにインストールする必要がありましたが、WebARの技術により、 ブラウザ上でカメラを起動させてARマーカーを読み取ると、3Dモデルや画像などのコンテンツを表示させ手軽にAR体験ができるようになりました。

WebARは手軽に体験できるため、イメージしやすいところでは 家具、アパレル、建築業界などで広く活用されています。

WebAR の種類

大きく分けるとARには、GPSなどの位置情報に紐付けて情報を表示するロケーションベース型と、画像認識や空間認識に関する技術を使用するビジョンベース型の2タイプが存在します。

その中でもビジョンベース型は2種類に分類できます。

マーカー型

マーカーと呼ばれる正方形などの写真や画像(マーカー)の特徴を端末のカメラに認識させ、3Dモデルや画像などの情報を表示させることができます。

マーカーレス型

マーカーレス型は現在撮影している実空間(テーブルの角といったコーナー点や特徴点をマーカー型ARの特徴点の代わりに用いて、その地形に合うようにコンテンツを表示します。そのため、マーカーレス型ではリアルタイムに実空間の解析を行い、特徴点をトラッキングする必要があります。

マーカー検出の流れ

今回はマーカー型の体験手順についてご説明します。

1 スマホやタブレットでURLにアクセス

2 ブラウザ上でカメラが起動、 ARマーカーを読み取る

3  3Dモデルなどオブジェクトが表示される

とってもx6 = 楽んちんよー

ARマーカーを実際に読み取る

少し前のARマーカーは、下の画像のように正方形の黒の枠に囲まれた白黒の図形をARマーカーと認識するパターンが主流でした。

しかし現在の認識技術は向上し、上のようにいかにもマーカーです!というダサいものではなく、
任意の写真やイラストなど様々なものをマーカーとして設定できるようになっています。

ここからが本題!

画像マーカー型の落とし穴。。

上でご説明した画像をマーカーとするタイプのARは「画像認識AR」などと呼ばれ、現在広く利用されているのですが、 思うような検出精度が出ない場合があります。
例えば
1 画像だとマーカーとして検知されずに表示されない・・・
2 カメラがマーカーから外れてしまうと体験ができない ・・・
3 表示されても対象の3Dオブジェクトがゆらゆら帝国して安定しない ・・・(空洞です♫)

このような自体を避けるためには、ARマーカーの最適な条件についての知識が必要となります。

今回は精度の高いARマーカーの特徴についてご説明していきます!

精度の高いARマーカーの特徴とは!

その1 特徴点が多い図である事

アルファベットだけのシンプルなマーカーや、ロゴなどシンプルな構成のものは特徴点の検出が難しく、十分なパフォーマンスを発揮できません。
かと言って複雑すぎても認識されにくいので、適度な特徴点があるマーカーであると認識率が高くなります。

その2 同じ絵柄や一定パターンの図でない事

同じ絵柄のパターンなど、検出精度が低くなる場合があります。
また格子上の模様などがある場合は、誤認識してしまう場合があるので、できるだけ避ける必要があります。

その3 コントラストがはっきりしている事

ARマーカー検出は一度グレースケールされて認識されるので、コントラストがはっきりしていると特徴点がカメラと一致し、検出精度が高くなります。

その4 表示するオブジェクトはARマーカーと同等のサイズであること

ARマーカーのサイズに対し、表示するオブジェクトのサイズが大きい場合、揺れや不安定さにつながる場合があります。

ARマーカーより大きいと不安定
ARマーカーと同サイズだと比較的安定

まとめ

いかがでしたでしょうか?

WebARは比較的低コストで作ることができるのでおすすめです!マーカー型の特性を理解し、大きな可能性を秘めたWebARの世界を楽しみましょう!

今回は「WebAR」や「マーカー」について触れましたが、まだまだ活用方法がわからなかったり、どんな事が出来るのか?などあると思います、そんな時はぜひ弊社STRIXにご相談に頂ければと思います。

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それではまた!