对称现实:面向物理现实与虚拟现实的统一框架

对称现实(SR)是一个统一描述虚拟现实、增强现实及其逆向形式的理论框架。它从对象与交互两个维度定义了虚实混合形态,并探讨了以虚拟人为观察主体的逆向虚拟现实与逆向增强现实。

对称现实(Symmetrical Reality,简称SR),是一种将虚拟现实(Virtual Reality)、增强现实(Augmented Reality)、逆向虚拟现实(Inverse Virtual Reality)和逆向增强现实(Inverse Augmented Reality)等多种虚拟与物理融合形式进行统一描述的理论框架。该框架从“对象”与“交互”这两个方面对现有的虚实混合形态进行统一定义。

对称现实是将虚拟现实、增强现实等存在形式与其逆向形式(逆向虚拟现实和逆向增强现实)进行统一描述的一个新型理论框架。为了叙述方便,此处不对增强现实和混合现实进行区分,而直接用增强现实来代表同时包含虚拟和物理元素的虚实混合形式。

从“对象”角度上看,只要是整个系统中只包含物理世界的真实对象,就可以称之为物理现实。只要是整个系统中全部对象(除了人之外)都是虚拟的,就可以称之为虚拟现实。如果整个系统既有真实对象又有虚拟对象,那么就是增强现实。上面的定义是以自然人类作为观察主体来分析的系统结构。设想在不久的未来,如果人工智能高度发达,可以创建出具有独立观察和思考能力的虚拟人类,那么将这个虚拟人作为观察主体,就会产生逆向的研究领域,即逆向虚拟现实和逆向增强现实。具体来说,逆向虚拟现实是指虚拟人观察到全部属于物理世界的对象,而逆向增强现实则是用物理世界的对象来增强虚拟世界,而且同时要求观察主体是虚拟人。

从“交互”角度上看,传统的研究属于前向的研究方式,即通过物理世界的变化来引起虚拟世界的变化。举例来说,一个人通过移动一个装有跟踪器的椅子,可以控制虚拟世界中的与之对应的虚拟椅子进行运动,这是实现物理世界对虚拟世界控制的简单方式。而由人工智能驱动产生的以虚拟人为中心的逆向研究方式,打破了传统的以自然人类为中心的研究体系,构建出物理世界与虚拟世界相互对称的大框架,对于研究物理世界与虚拟世界的关系提供了新途径。

目前,对称现实领域的研究还处于起步阶段,主要难点集中在具有独立智能的虚拟人类的构建,以及虚拟世界对物理世界的逆向信息流通(包含信息的主动发送、物理控制信息的实现形式等等)。

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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