- Visionen von Augmented Actuality in der Populärkultur: Macht und (un)lesbare Identitäten, wenn die Welt zum Bildschirm wird (arXiv)
Autor: Marianne Gunderson
Zusammenfassung: Augmented Actuality, bei der digitale Objekte mit der gewöhnlichen visuellen Oberfläche überlagert und kombiniert werden, ist eine Technologie in rasanter Entwicklung, die schon lange Teil der Visionen der digitalen Zukunft ist. In diesem Artikel untersuche ich, wie Blick und Macht in drei popkulturellen Visionen von Augmented Actuality kodiert sind. Durch die Analyse von Darstellungen von Augmented Actuality in der Science-Fiction durch die Linse der feministischen Theorie zu Performativität und Verständlichkeit, Sichtbarkeit und Rasse, geschlechtsspezifischem Blick und algorithmischer Normativität liefert dieser Artikel ein kritisches Verständnis von Augmented Actuality als visuelle Technologie und wie sie sich verändern könnte oder mögliche Normen und Machtverhältnisse verstärken. In diesen Zukünften, in denen der Bildschirm keine Grenzen mehr kennt, werden sowohl kooperative als auch widerstrebende Körper mit geschlechtsspezifischen und rassistischen digitalen Markierungen versehen. Wenn ich Visionen von Augmented Actuality anhand der feministischen Theorie lese, argumentiere ich, dass Augmented-Actuality-Technologien in Ansammlungen von Menschen, Diskursen und Technologien Einzug halten, in denen keiner der Akteure notwendigerweise einen Überblick hat. In diesen Assemblagen übernimmt Augmented Actuality eine performative und normgebende Rolle, indem es ein Raster der Verständlichkeit bildet, das Identitäten kodifiziert, hierarchische Beziehungen strukturiert und soziale Interaktionen skriptet.
2.Echtzeit-Onboard-Objekterkennung für Augmented Actuality: Verbesserung des am Kopf montierten Shows mit YOLOv8 (arXiv)
Autor: Mikołaj Łysakowski, Kamil Żywanowski, Adam Banaszczyk, Michał R. Nowicki, Piotr Skrzypczyński, Sławomir K. Tadeja
Zusammenfassung: In diesem Artikel wird eine Softwarearchitektur für die Echtzeit-Objekterkennung mithilfe von maschinellem Lernen (ML) in einer Augmented Actuality (AR)-Umgebung vorgestellt. Unser Ansatz nutzt das aktuelle, hochmoderne YOLOv8-Netzwerk, das an Bord des Microsoft HoloLens 2 Head-Mounted Show (HMD) läuft. Die Hauptmotivation dieser Forschung besteht darin, die Anwendung fortschrittlicher ML-Modelle zur Verbesserung der Wahrnehmung und des Situationsbewusstseins mit einer tragbaren, freihändigen AR-Plattform zu ermöglichen. Wir zeigen die Bildverarbeitungspipeline für das YOLOv8-Modell und die Techniken, die verwendet werden, um es auf der ressourcenbegrenzten Edge-Computing-Plattform des Headsets in Echtzeit umzusetzen. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass unsere Lösung eine Echtzeitverarbeitung erreicht, ohne dass Aufgaben in die Cloud oder andere externe Server verlagert werden müssen, und gleichzeitig eine zufriedenstellende Genauigkeit in Bezug auf die übliche mAP-Metrik und die gemessene qualitative Leistung beibehält
