机器学习通过使系统能够以更高的准确性和适应性识别和解释真实世界的对象，从而增强了增强现实 (AR) 对象识别。传统的 AR 系统依赖于预定义的标记或简单的特征检测，这些标记或特征检测在动态环境或不熟悉的对象中会遇到困难。机器学习模型（例如卷积神经网络 (CNN)）在大量数据集上进行训练，以识别模式、纹理和形状，从而使 AR 应用程序即使在不同的光照条件、角度或部分遮挡的情况下也能检测到对象。例如，使用 CNN 的 AR 应用程序可以识别房间中的椅子，而不管其设计或方向如何，从而使虚拟对象能够与物理空间进行逼真的交互。这种集成减少了手动校准并提高了各种用例的可伸缩性。
一个关键的实现涉及将来自 AR 设备的实时传感器数据（例如，相机、LiDAR）与机器学习推理相结合。Apple 的 ARKit 或 Google 的 ARCore 等框架使用设备上的 ML 模型来同时处理相机馈送和深度数据。例如，针对移动设备优化的 YOLO（You Only Look Once）或 MobileNet 模型可以实时检测对象，而同步定位与映射 (SLAM) 算法可以映射环境。开发人员可以利用 TensorFlow Lite 或 Core ML 等工具来部署在 AR 硬件上高效运行的轻量级模型。例如，工业 AR 应用程序可能会使用自定义模型进行训练，以识别机器零件，从而将维护说明直接叠加在设备上。这需要平衡模型复杂性和延迟 - 修剪冗余层或量化权重可确保推理保持在流畅 AR 体验所需的 30-60 FPS 范围内。
机器学习还能够在 AR 系统中实现自适应学习。可以使用用户生成的数据在部署后微调模型，从而提高小众场景的识别率。例如，零售 AR 应用程序可能会根据新的库存更新其产品识别模型，而无需完全更新应用程序。像联邦学习这样的技术允许设备在保护隐私的同时协作训练共享模型。此外，语义分割模型（例如，DeepLab）可以精确地分类对象边界，从而使虚拟对象能够正确地遮挡在真实世界表面后面。开发人员必须优化管道（例如，使用多线程推理来避免阻塞 AR 渲染循环）并处理运动模糊等边缘情况。像 OpenCV 或 PyTorch Mobile 这样的开源库提供了预构建的模块来集成这些工作流程，从而缩短了开发时间，同时保持了跨平台的性能。