[Vuforia]Image Targetsの検証

Vuforia EngineにはImage Targetsという機能があります。

今回は、Image Targetsという機能でマーカー数を増やした場合、Cloud Recognitionを使用した場合の検証をしてみました。

Image Targets

Image Targetsは2次元のマーカーのトラッキングをする機能です。

ARの基本中の基本であるイメージトラッキングができます。

詳しい実装に関してはQiitaで紹介しているので、是非そちらをご覧ください。

https://qiita.com/kot10n5tn/private/c0859463d77123fb7969

複数のターゲット

Vuforia Engineでは、同時にトラッキングできるマーカーの上限は10個を推奨しています。

そこで、20個同時にトラッキングした場合どのような挙動になるのか検証してみました。

最初の読み込みに少し時間がかかってしまうものの、問題なく動作しています。

Cloud Recognition

Image Targetsには、デバイス内にマーカーの情報を保存する方法と、クラウド上に保存する方法があります。

デバイスにマーカーを保存する場合は、100個まで登録することができる。

それに対して、Cloud Recognitionでは、プランによるが1000個以上登録することが可能です。

また、Vuforia Developer Portalにマーカーを追加したり削除することで、アプリに反映させることができるので、端末に保存する場合と比べて用意にアップデートをすることができる。

そんなCloud Recognitionを使って、端末に保存している場合との違いを検証してみました。

初回のマーカーの認識をするのに1秒程度遅れが生じることがわかった。

しかし、初回の認識さえ終わるとそれ以降はデバイスに保存している場合と同様の挙動であった。

まとめ

Vuforia EngineのImage Targetsは、マーカー数の上限10個を推奨されているが、20個でも動作することがわかった。

また、Cloud Recognitionを検討している場合は、初回の認識の1秒を許容することができるかを検討するとよさそうです。

ただ、マーカー数が100を超える場合はCloud Recognition一択になります。

Levetty株式会社では、AR技術を使って様々なユースケースを発掘していきます!

Vuforiaに関してはSoftbank C&S様のこちらのページで詳しく説明されています。

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