使用深度学习、语义网络和知识图谱提高增强现实的功能 ——综述

当今社会的发展和技术的快速进步增加了对实时获取动态、适用和个性化信息的需求。增强现实可对高速流动的信息进行快捷访问，而当这些信息被嵌入适当的空间和时间框架时，也会变得更有意义和更为生动。增强现实为用户与物理和数字世界进行实时交互提供了新的方法。此外，日常生活的数字化导致数据量呈指数级增长，在引发新的需求和挑战的同时也带来了新的机遇和可能性。

知识图谱和语义网络技术利用数据的增长和网络内容的表示来提供语义上相互关联的信息，而深度学习技术则在多个领域提供了新颖的解决方案和应用。

本文研究的目的是展示增强现实与深度学习、语义网络和知识图谱的集成如何扩展了它的功能和服务，并展示这种结合在开发现代的、用户友好的和以用户为中心的智能应用中的潜力。

我们简述了增强现实和混合现实的概念，并介绍了深度学习、语义网络和知识图谱技术；基于文献综述，介绍和分析了运用这些技术开发增强现实应用和系统的相关研究。我们展示了深度学习、语义网络和知识图谱与增强现实的集成怎样提升增强现实应用的体验质量和服务质量，从而便利和改善了用户的日常生活。最后为未来研究提供了结论与建议。

关键词: 增强现实，机器学习，深度学习，语义网络， 知识图谱，人机交互

全文信息
Enhancing the functionality of augmented reality using deep learning, semantic web and knowledge graphs: A review