English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Bu çalışmada mobil artırılmış gerçeklik için kullanılabilecek bir nesne arama yöntemi sunulmaktadır. Temel olarak yöntem anahtar nokta betimleyicilerinin eşleştirilmesine ve bu anahtar nokta eşlerinin geometrik kıstaslar ile süzülmesine dayanmaktadır. Eşlemenin hızlandırılması için gerekli iyileştirmeler detayları ile verilmektedir. Ayrıca, Yerelliğe Duyarlı Karma işleminin performansının bilgi erişim yaklaşımlarından faydalanılarak arttırılabileceği de gösterilmiştir. In this paper, an object detection approach suitable for mobile augmented reality is presented. The baseline approach is based on matching keypoint descriptors and verifying these matches with geometric constraints. The performance optimizations necessary for speeding up matching are detailed. It is also demonstrated that it is possible to increase the performance of the Locality Sensitive Hashing by exploiting approaches from the information retrieval field.

Object detection with BRIEF descriptors and locality sensitive matching for augmented reality