I nte rna t io na l J o urna l o f   I nfo rm a t ics a nd   Co m m un ica t io n T ec hn o lo g y   ( I J - I CT )   Vo l. 9 ,   No . 3 ,  Dec em b er   2 0 2 0 ,   p p .   20 5 ~ 21 1   I SS N:  2252 - 8 7 7 6 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /iji ct. v 9 i 3 . p p 20 5 - 21 1           205       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ict. ia esco r e. co m   Aug mented  realit y  and v irtual rea l ity in our  da ily  lif e       Va llid ev i K rish na m urt hy 1 ,  Na g a ra j a n K .   K 2 ,  D. Ven k a t a   Va ra   P ra s a d 3 ,  G a nes h K um a r 4 ,  Arj it h  Na t a ra j a n 5 ,  Sh a iles h Sa ra v a na n 6 ,  Ak s ha y a   Na t a r a j a n 7 ,  S ha nk a ra n M urug a n 8 ,  Da t t ulu ri  Rus hita a 9   1 - 3,   5 - 9 S S N Co ll e g e   o f  E n g i n e e rin g ,   In d ia   4 Ch e n n a i,   S RM   U n iv e rsit y ,   I n d ia       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   3 ,   2 0 20   R ev is ed   Mar   3 ,   2 0 20   Acc ep ted   Mar   2 7 ,   2 0 20       Au g m e n ted   re a li ty ,   t h e   n e w  a g e   tec h n o l o g y ,   h a s  wi d e sp re a d   a p p l i c a ti o n s  i n   e v e ry   field   ima g in a b le.  T h is  tec h n o l o g y   h a s  p r o v e n   to   b e   a n   i n fle c ti o n   p o in t   in   n u m e ro u s  v e rti c a ls,  imp r o v i n g   li v e s  a n d   imp ro v in g   p e rf o rm a n c e .   In   th is   p a p e r,   we   e x p lo re   th e   v a rio u s  p o ss ib le  a p p li c a ti o n s  o f  Au g m e n t e d   Re a li ty   (AR)  in   th e   f ield   o f   M e d ici n e .   Th e   o b jec ti v e   o f   u si n g   AR  in   m e d icin e   o r   g e n e ra ll y   i n   a n y   fiel d   is  th e   fa c t  th a t,   AR  h e lp s  in   m o ti v a ti n g   th e   u se r,   m a k in g   se ss io n s  i n tera c ti v e   a n d   a ss ist  in   fa ste r  lea rn in g .   I n   th is  p a p e r,   we   d isc u ss   a b o u t  t h e   a p p li c a b il it y   o f  AR  i n   th e   field   o f  m e d ica l   d iag n o sis.   Au g m e n ted   re a li ty   tec h n o l o g y   re in fo rc e s  re m o te  c o ll a b o ra ti o n ,   a ll o wi n g   d o c to rs  t o   d iag n o se   p a ti e n ts  fr o m   a   d iffere n t  l o c a li ty .   A d d it i o n a ll y ,   we   b e li e v e   th a t  a   m u c h   m o re   p ro n o u n c e d   e ffe c t  c a n   b e   a c h iev e d   b y   b ri n g i n g   to g e t h e r  th e   c u t ti n g   e d g e   tec h n o lo g y   o f  AR  a n d   t h e   li fe sa v in g   field   o f   M e d ica l  sc ien c e s.  AR  is  a   m e c h a n ism   th a t  c o u ld   b e   a p p l ied   i n   t h e   lea rn in g   p ro c e ss   to o .   S imilarl y ,   v irt u a l  re a l it y   c o u ld   b e   u se d   in   th e   field   wh e r e   m o re   o f  p ra c ti c a l  e x p e rien c e   is n e e d e d   su c h   a s d ri v in g ,   s p o rts,   n e o n a tal  c a re   train in g .   K ey w o r d s :   Au g m en ted   r ea lity   Dr iv in g   E d u ca tio n   Me d ical  d iag n o s is   Neo n atal  ca r e  tr ain in g   Vir tu al  r ea lity   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Vallid ev i K r is h n am u r th y ,   SS N  C o lleg e  o f   E n g in ee r in g ,   T am il Na d u ,  C h en n ai ,   6 0 3 1 1 0 ,   I n d ia .   E m ail:  v allid ev ik @ s s n . ed u . in       1.   I NT RO D UCT I O N     T h e  f u n d a m en tal  v alu e  ad d e d   b y   Au g m en te d   R ea lity   is   t h at,   it  b r in g s   co m p o n e n ts   o f   th e  d ig ital  wo r ld   in to   a  p er s o n ’ s   p er ce p ti o n   o f   th e  r ea l  wo r ld .   Usi n g   AR ,   we  ca n   au g m en t  an y   o b ject  in to   th e  r ea l  wo r ld .   T h er e  ar e  m an y   ex is tin g   ap p licatio n s   th at  u s e  AR   an d   m an y   m o r e  t h at  ar e  s till   tr y in g   to   im p lem en t  th eir   ap p licatio n   u s in g   AR   in   th eir   r esp ec tiv e  f ield s .   T h e  f ir s t  ap p licatio n   th at  was  d ev elo p e d   u s in g   AR   in   1 9 9 0 ’ s   was  u s ed   f o r   p ilo t   tr ain in g   [ 1 ]   an d   s in ce   th en   its   ap p licab ilit y   h as  b ee n   c o m p lem en te d   with   a  v a r iety   o f   f ield s .   T h e  s ig n if ican ce   o f   AR   is   o b s er v ed   wh en   th e y   ar e  u s ed   f o r   th o s e  tr ain in g   p u r p o s es  th at  ar e   g en er ally   d if f ic u lt  to   d o   in   r ea l  life ,   s u c h   as  p ilo t  tr ain in g ,   m ed ical  d ia g n o s is ,   m ed ical  ex p er im e n ts ,   ar m y   tr ain in g ,   au to m o b ile   in d u s tr ies  etc.   Au g m en ted   R ea lity   in   co n ju n ctio n   with   tech n o lo g ies  lik e  I o T ,   v ir tu al  r ea lity   h as  ev o lv ed   to   an   ex ten t  th at  m ak es  ar tific ial  in t ellig en ce   s o u n d   lik e  a   task   th a t  ca n   b e  ea s ily   ac co m p lis h ed .   T h is   p ap er   ex p lain s   a  m o d el  th at  s av es th e  tim e  ta k en   to   p er f o r m   p r eli m in ar y   e x am in atio n s   in   m ed ical  d iag n o s is .     T h e  p r elim in ar y   p r o ce s s   o f   e x am in atio n   is   elim in ated   b y   d ig itally   tr an s p o r tin g   t h e  p atie n t’ s   d etails   to   th e  d o cto r   a n d   h e n ce ,   th e  d o cto r   ca n   ev al u ate  th em   wh en   h e  is   av ailab le.   T h e  d o cto r   ca n   f u r th er   s u g g est th e   r eq u ir ed   test s   an d   d iag n o s is   f o r   th e  r esp ec tiv e  p atien t.  AR   co u ld   b e  u s ed   f o r   m ed ical  ed u ca t io n   th r o u g h   wh ic h   th e  s tu d en t  in ter ac tio n   in   class es  co u ld   b e  in cr ea s ed   an d   th er e  co u ld   b e  m o r e  o f   p r ac tica l  d is cu s s io n s   in   th e   class .   T h is   will  tr ig g er   th e  in t er est   o f   th e  s tu d en ts .   Vir tu al  r ea lity   tak es  th e  p er s o n   to   t h at  p lace   an d   m ak es  u s   to   lear n   n ew  th in g s   in   th e   en v ir o n m e n t  th at  is   n ee d ed   f o r   th e  lear n in g   p r o ce s s .   I n   Vir t u al  R ea lity ,   a  wh o le  n ew  en v ir o n m en t  is   cr ea ted   a cc o r d in g   t o   th e  d em a n d .   On   th e  o th er   h an d ,   i n   Au g m e n ted   R ea lity ,   im ag es  ar e  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,  Vo l.  9 ,   No .   3 ,   Dec em b e r   20 20 :  20 5   –   21 1   206   s u p er - im p o s ed   in to   th e  r ea l   wo r ld   th an   cr ea tin g   a  co m p letely   n ew  en v ir o n m en t.  Au g m en ted   R ea lity   s u p p lem en ts   r ea lity ,   r ath er   th a n   co m p letely   r e p lacin g   it.   T h e   v ir tu al  o b jects  d is p lay   in f o r m atio n   th at  t h e  u s er   ca n n o t  d ir ec tl y   d etec t  with   h i s   o wn   s en s es.  AR   n o t  o n ly   in cr ea s es  o u r   lear n in g   cu r v e  b u t  also   im p r o v es  o u r   b r ain ’ s   p r o d u ctiv ity .   I t  ch a n g es  th e  way   o n e  th in k s ,   wo r k s   an d   h o w  o n e  lear n s .   I n s tead   o f   h av in g   ju s t  o n e  an g le  o f   a n y   c o n ce p t,  we  g et  m u ltip le  an g les o f   t h e  s am e  co n ce p t.   Ser g ey   et  al,   in   [ 2 ]   wh ich   d is cu s s es  ab o u t  in ter ac tiv e  en v ir o n m en t  f o r   e d u ca tio n   u s in g   A R   an d   3 D   v is u aliza tio n .   B o u r as in   [ 3 ]   r e v iews th e  im p o r tan ce   o f   v ir tu a l e n v ir o n m e n t in   e - lear n i n g .   C h ar v i A g ar wal  et  al   in   [ 4 ] ,   c o n f e r s   ab o u t  r ec e n t  p r ac tices  o f   AR   in   d aily   life .   [ 5 - 7 ]   e x am in es  th e  e - lear n in g   a n d   e - lear n in g   b ased   im p r o v em e n t o f   s k ill s et  o f   th e  u s er .   [ 8 ]   E x p lain s   a b o u t th e   ap p licatio n s   o f   AR .   T h e  f o llo win g   r esear ch   p a p er s   [ 2 ]   an d   [ 8 ]   wer e  r ef e r r ed   t o   f o r   AR   tech n o lo g y   wh ich   d is cu s es  ab o u t  in ter ac tiv e  en v ir o n m en t  f o r   e d u ca tio n   u s in g   AR   an d   3 D  v is u aliza tio n .   [9 ]   Dis cu s s es  ab o u t  k in etic  f u s io n   tech n o lo g y   an d   th e  im p lem en t atio n   o f   k in etic  ca m er a.   [ 10 ]   Dis cu s s e s   ab o u t  ad v a n tag es  a n d   lim itatio n s   o f   AR   in   ed u ca tio n al  e n v ir o n m en t.  [ 4 ]   Dis cu s s es  ab o u t  th e  r ec en t  p r ac tices  o f   AR   in   d aily   life .   [ 3 ]   Dis cu s s es  ab o u t  th e  im p o r tan ce   o f   v ir tu al  e n v i r o n m en t  in   e - lear n in g .   [ 1 1 ]   D is cu s s e s   ab o u t  s tr u ctu r al  eq u a tio n   an d   m o d elin g   ap p r o ac h   f o r   ex p lain i n g   th e  e n h an ce m e n t  in   lear n in g   o u tco m es  th r o u g h   d esk to p   VR .   [ 12 ]   Dis cu s s es  ab o u t  q u an titativ e  an aly s is   o f   ed u ca t io n   th r o u g h   s o cial  lear n in g   o u t co m es.        2.   P RO P O SE D  AL G O R I T H M   2 . 1 .     Aug m ent ed  re a lity   a nd   a pp lica t io ns   I n   o r d er   t o   ev alu ate   wh er e  v ir tu al  o b jects  ar e  to   b e  b len d ed   in   r ea l  en v ir o n m e n t,  th e   f o llo win g   ap p r o ac h es a r e  co n s id er e d .   Ma r k er   b ased   ap p r o ac h   in   a   m ar k er - b ased   a p p r o ac h   [ 1 3 ],   th e   im ag es a n d   th e  co r r esp o n d in g   im ag e  d escr ip to r s   to   b e  r ec o g n ize d   ar e  p r o v id ed   b ef o r eh an d .   T h e   m ar k er s   th a t  ar e  u s ed   ca n   b e   QR   C o d es  o r   b lack   an d   wh ite   s q u ar e  m ir r o r s .   Ma r k er - less   Ap p r o ac h ,   in   a  m ar k er - less   ap p r o ac h ,   a n   AR   ap p licatio n   r ec o g n izes  th in g s   th er e  wer e  n o t   d ir ec tly   p r o v id ed   to   th e  ap p licatio n   b ef o r eh a n d .   T h is   s ce n ar io   is   m u c h   m o r e   d if f icu lt  to   im p lem en t   b ec au s e  th e   r ec o g n itio n   alg o r ith m   r u n n in g   in   y o u r   AR   ap p licat io n   h as  to   i d en tify   p atter n s ,   co lo r s   o r   s o m e   o th er   f ea tu r es   th at  m ay   e x is t in   ca m er a  f r am es.   T h e  ad v a n ce m en t o f   tech n o l o g y   in   th e  f iel d   o f   m e d icin e  h as   g r o wn   to   a n   ex ten t th at  m ak e s   d iag n o s is   v er y   s im p le  an d   ef f icien t.  Do c to r s   ca n   u s e  au g m en ted   r ea lity   as  a  v is u aliza tio n   tech n iq u e   an d   tr ain in g   ai d   f o r   s u r g er y   [ 1 4 ] .   T h e   in p u t  d ata  o f   th e  p atien t  ca n   b e  eith e r   i m ag es,  o r   m etad ata  ab o u t  th e   h ea r t  b ea t   an d   s o   o n   wh ich   will  b e  tr an s p o r ted   to   th e  d o cto r ,   al o n g   with   th e  p a tien t’ s   3 D  h o lo g r am .   T h u s ,   b y   u s in g   AR   in   th is   f ield ,   it  g iv es  th e  d o cto r   a  co m p lete  v is io n   lik e  an   X - R a y   o f   th e  p atien t.  T h e  g o al  is   to   m ak e  s u r e  th e  d iag n o s is   p r o ce s s   is   ac ce ler ated .     2 . 2 .     Virt ua l r e a ilty   a nd   it s   a pp lica t io ns   Vir tu al  r ea lity   b ased   two   e - lea r n in g   s y s tem s   ar e  d is cu s s ed   in   th e  f o llo win g   s ec tio n .   T h e   f ir s t  is   th e  e - lear n in g   b ased   v ir tu al  ca r   d r i v in g   s y s tem   ( VI R E C AR )   an d   th e  s ec o n d   is   th e  e - lear n in g   b ased   v ir tu al  cr ick et   tr ain in g   s y s tem .   T h e  ca r   d r iv i n g   s y s tem   p r o v i d es  r o a d   s af ety   m ea s u r es  wh ich   co u ld   h elp   t h e  lear n er s   to   av o id   ac cid en ts .   T h e  o th er   s y s tem   will  h elp   th e  p lay er s   to   le ar n   m o r e  b y   n o t  lo s in g   th ei r   en er g y   an d   tr ain   th em s elv es b ef o r e  a p p ea r in g   f o r   a  r ea l m atc h .         3.   RE S E ARCH   M E T H O D   A  s y s tem   th at  aim s   to   s im p lify   th e  d o cto r /p atien t  p r elim in ar y   ex am in atio n s   s h o wn   in   Fig u r e  1   is   th e   s y s tem   th at  is   n ewly   p r o p o s ed   in   th is   p ap er .   T h e  id ea   is   to   d i g itally   tr an s p o r t  th e  p atien t  to   d o cto r ’ s   r o o m   as  a   s im p le  s im p lifie d   3 D   o b ject ,   with   all  n ec ess ar y   d etails  to   f a cilitat e  th e  f in d in g s .     Als o ,   with o u t   ju s t  tr an s p o r tin g   a   d ig ital  o b ject  th e  s y s tem   will  im p ar t  in ter ac tiv ity   to   th ese  o b jects  wh er e  in ,   a t  th e  d o cto r ’ s   s id e,   it  g ets  r en d e r ed   as  a u g m e n ted   r ea lity   m o d els  s u p er im p o s ed   i n   th e  e n v ir o n m en t.   T h u s ,   s im u latin g   th e  p atie n t’ s   ap p o in tm e n t.   Data   C o llectio n   Mo d u le,   T h e  f ir s t  m o d u le  o f   th e   s y s tem   co m p r is es  o f   co llectio n   o f   p atien t  d ata.   T h is   is   d o n e  at  th e  clin ical  p r em is e.   Patien t  d ata  in clu d es  p r elim in ar y   m ed ical  ex a m in atio n   d at a  lik e,   tem p er atu r e,   b r ea th in g   lev el,   b l o o d   p r e s s u r e .  T h e  co llectio n   an d   g ath e r in g   s h all  b e  co n d u cted   b y   an   ass is tan t  wh o   u s es  th e   r esp ec tiv e  d ev ices  to   ca p tu r e   th ese  d ata.   T h e  im ag e   o f   th e  p atien t  is   th en   ca p tu r e d   u s in g   Kin ec t  C am er as   wh ich   d ev elo p s   a  3 D  im ag e  o f   th e  p atien t u s in g   a p p r o p r iate  d ep th s   a n d   c o lo r in g .     3 D  Mo d el  B u ild in g   T h e  v id eo s   ar e  to   b e  r ec o r d e d ,   f ea tu r in g   th e  p atien t  with   th e  h elp   o f   Kin ec t  C am er as.  T h ese  ar e   s p ec ial  ca m er as  with   s en s o r s   to   d etec t  th e  d ep th   o f   th e  p atien t  d y n am ically .   I m ag es  an d   v id eo s   ar e  ca p tu r ed   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l   I SS N:  2252 - 8 7 7 6       A u g men ted   r ea lity a n d   vi r tu a l  r ea lity in   o u r   d a ily  life ( V a llid ev i Kr i s h n a mu r th y )   207   v ia  Dep th   ca m er as  an d   t h ey   ap p ea r   to   b e  as  2 D  im ag es.  T h ese  im ag es  wh en   f ed   in t o   Kin ec t  Fu s io n ,   will   ch u r n   o u t 3 D  m o d ellin g   o f   t h e   s ce n e  ca p tu r ed   alo n g   with   o b j ec ts .             Fig u r e  1 .   Pre m e d ical  d iag n o s is   s y s tem       −   C o n v er s io n   T h e  co n v e r s io n   o f   2 D  im ag es  ca n   b e  p er f o r m ed   b y   Kin ec t  API ’ s .   Alth o u g h   th e  m o d ellin g   o f   th e  2 D   im ag e  in to   3 D  m o d els  ca n   b e   d o n e  i n   r ea l  tim e  u s in g   Kin ec t   Fu s io n   [ 14 ] ,   s u c h   an   ap p r o ac h   is   tr ad ed   f o r   m o r e   ac cu r ate  an d   d etailed   m o d els  b y   p r o ce s s in g   it   s ep ar ately .   T h o u g h   th e   p r o ce s s   tak es  a   lo t  o f   tim e,   th e   n ee d e d   q u ality   o f   th e  3 D   im ag es  th at  ar e  r en d er ed   is   ac h iev ed .   T h e  im ag es  ca p tu r ed   as  p h o to g r ap h s   ar e  th e n   o v er lay ed   o n to   th e  3 D  o b jects  to   im p r o v e  th e  o r ig in ality   o f   th e  o b jects.  T h e  s am e  p r o ce s s   i s   ap p lied   to   an y   p ar ticu lar   p ar t  o f   b o d y ,   u n d er   ex am in atio n .     −   E x clu s io n   T h e  s u b ject  o f   in ter est  at  th e  h an d   is   o n l y   th e  p atien t  an d   h is   v itals ,   an y   o th er   o b jects  p r e s en t  in   th e  s u r r o u n d in g   ca n   b e  ig n o r e d .   T h u s ,   r em o v al  o f   th e   o th e r   o b jects  is   d o n e  in   th is   co m p o n en t  o f   th e   s y s tem .   Selectiv e  ca p tu r in g   o f   im ag es   is   n o t  p o s s ib le  u s in g   Kin ec t  C am er as,  h en ce   th e  ap p r o ac h   u s ed   is   to   r em o v e  o th er   u n n ec ess ar y   o b jects  f r o m   th e   s ce n e.   T h is   ad d itio n al  p r o ce s s in g   ca n   b e   ac h iev ed   th r o u g h     an y   im ag e/g r a p h ic  p r o ce s s in g   lib r ar ies  lik e  Op en C V,   Op en GL   an d   s o   o n .   T h e  s eq u e n ce   o f   th e  s tep s   wo u ld   b e:   a)   Dete ct  u n n ec ess ar y   s u r f ac es ,   b )   Select  th em   iter ativ ely ,   c )   R em o v e .  T h e  ap p r o ac h   m ay   v a r y   f o r     ea ch   p atien t.     −   Or d er   o f   Pro ce s s in g   I t  is   id ea l  to   p r o ce s s   th e  v id eo   in   a  p ar ticu lar   o r d er .   3 D  m o d els  ar e  co n s tr u cted   f ir s t  an d   th en   th e  b ac k g r o u n d   o b jects  ar e  r em o v ed   f r o m   t h e  v id e o .   Ho wev er ,   th is   r ev er s al  m ay   n o t  wo r k   d u e   to   th e  p r esen ce   o f   th e  o b jects in   th e  s u r r o u n d in g   ar ea   v ital f o r   d ep th   s en s in g .     −   Me d ical  d ata  co r r elato r   T h e  p atien t’ s   d ata  in clu d es  h i s /h er   ap p ea r an ce ,   i n   m o s t  ca s es  p a tien t  co m e  with   co m p lain ts   an d   n o   p ar ticu lar s .   I n   all  o f   th e  m ed ical  ch ec k - u p ,   th e  co m p lain t  o f   th e  p ar ticu lar   p atien t  f o r m s   th e  co r e  o f   th e  d ata   co llecto r .   T h e   co m p lain t   as  n ar r ated   b y   th e   p atien t  an d   r ec o r d e d   b y   th e  m e d ical  ass is tan t  is   th e  v ital  in f o r m a tio n   to   an y   d ec is io n ;  g en er al  n o tes/   o b s er v atio n s   a b o u t  m en tal  s tate  o f   t h e  p atien t  ar e   also   in clu d ed .   T h e  d ata  co llected   i n clu d es v it al  s ig n s   an d   b asic c h ec k u p s / e x am in atio n .   T ec h n o lo g ies  an d   its   d ef in itio n s   th e  in ten tio n   o f   th e   p r o p o s ed   s y s tem   is   to   u s e  s o m e  o f   t h e  ex is tin g   s o f twar e  tech n o lo g ies,  t o   m a k e  th e   p r elim in ar y   d iag n o s is   p r o ce s s   ef f o r tles s   an d   u n co m p licated .   So m e   o f   th e   tech n o lo g ies th at  ar e  u s ed   in   t h e  s y s tem   ar e  n o ticea b ly   d ef i n ed   h er e.   T h is   s ec tio n   is   in   r ef e r en ce   to   th e  r ea d er s   wh o   d o   n o t h a v e  a  clea r   i d ea   a b o u t th e  d ef in itio n s   o f   ce r tain   tech n o lo g ies.    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,  Vo l.  9 ,   No .   3 ,   Dec em b e r   20 20 :  20 5   –   21 1   208   −   Kin ec t Fu s io n     Kin ec t   Fu s io n   [ 1 4 ]   is   a  n ew  an d   wid ely - a v ailab le  co m m o d ity   s en s o r   p latf o r m   th at  in c o r p o r ates  a   s tr u ctu r ed   lig h t  b ased   d ep th   s en s o r .   R ea l - tim e  in f r astru ctu r e - f r ee   tr ac k in g   o f   a  h a n d h eld   ca m er a  wh ils t   s im u ltan eo u s ly   m ap p i n g   th e  p h y s ical  s ce n e  in   h ig h - d etail   p r o m is es  n ew  p o s s ib ilit ies  f o r   au g m en ted   a n d   m ix ed   r ea lity   a p p licatio n s .   I n   [ 1 4 ] ,   a  d etailed   m eth o d   with   an aly s is   o f   wh at  m a y   b e  t h e  f ir s t  s y s tem   th at   p er m its   r ea l - tim e,   d en s e  v o lu m etr ic  r ec o n s tr u ctio n   o f   o b je cts/ th in g s   u s in g   a  h an d h eld   Kin ec t  d ep th   s en s o r .   User s   ca n   s im p ly   p ick   u p   a n d   m o v e  a  Kin ec t  d e v ice  to   g e n e r ate  a  co n tin u o u s ly   u p d atin g ,   s m o o th ,   f u lly   f u s ed   3 D  s u r f ac e  r ec o n s tr u ctio n .       −   Un ity   3 D  Kit   Un ity   ca n   b e   u s ed   to   p r im ar il y   cr ea te  th r ee   d im en s io n al   an d   two   d im e n s io n al  g am es  f o r   co m p u ter s .   I t  ca n   b e   d ef i n ed   as  a  c r o s s - p l atf o r m   g am e  en g in e,   t o   cr ea te  s im u latio n s .   Un ity   ca n   b e  u s e d   to g eth e r   with   AR   to   cr ea te  g am in g   ap p licatio n s   th at  s u p er im p o s e  o b jects  in to   th e  r ea l  wo r ld .   O n e  o f   th e  ex am p les  o f   a  g am e  u s in g   AR ,   is   th e  Po k em o n   Go .   I n   o r d er   to   b u ild   th e  ap p licat io n ,   we  u tili s e  th e  SD K  ( So f twar e  Dev elo p m en t  Kit)   o f   Un ity ,   ca lled   Vu f o r ia.   I t  u s es  C o m p u ter   Vis io n   tech n o lo g y   to   id en tify   o b jects,  r eg i s ter s   th eir   p o s itio n .   An d   o r ien t t h em .   Vu f o r ia  is   a  f r ee   tech n o lo g y   an d   is   an   i d ea l so lu tio n   th at  s er v es th e  p u r p o s e.     −   Ho lo L en s   As  o n e  o f   th e   f ir s t  AR   h ea d s e ts   av ailab le  to d ay   o n   th e   m ar k et,   th e  Mic r o s o f t  Ho l o L en s   i s   b o u n d   to   h av e  a   p r o f o u n d   im p ac t   o n   t h e  d e v elo p m e n t  o f   AR   ap p licatio n s   [ 1 5 ] .   T h e  H o lo L en s   is   a   h ea d - m o u n ted   d is p lay   u n it  co n n ec ted   to   an   a d ju s tab le,   cu s h io n ed   in n er   h ea d b an d ,   w h ich   ca n   tilt   Ho lo L e n s   u p   an d   d o wn ,   as  well  as f o r war d   an d   b ac k war d .       3 . 1 .     S m a rt   educa t io n Sy s t e m   f o r  dea f -   m ute   child re n   A  n ew  er a  o f   tech n o lo g y   ( E d u AR )   co m p r is es  o f   au g m en ted   r ea lity   with   Ho lo g r am s   th at  ca n   b e   d ep lo y e d   in   th e  f iel d   o f   ed u c atio n .   AR   ad d s   t o   th e   r ea lity   th at  is   o r d in ar ily   s ee n   r ath e r   th an   r ep la cin g   th e  r ea lity .   T h e  u ltima te  g o al  o f   E d u AR   is   to   cr ea te  a  co n v en ien t  an d   n atu r al  im m er s io n   s u ch   th at,   it  b ec o m es  ex tr em ely   ea s y   to   u n d er s tan d   an d   in ter p r et  wh at  we  lear n .   C o m p ar ed   to   th e  p r ev io u s   y ea r s ,   ed u ca tio n   to d a y   h as  im p r o v ed   an d   ex p an d e d   t o   an   ex t en t   th at   it  b ec o m es  h ar d   to   f o llo w  an d   k ee p   tr ac k   o f   e v er y th i n g   t h at  is   b ee n   tau g h t.  T h is   is   wh er e  E d u AR   co m es  o f   h elp .   On e   o f   th e  u n iq u e  f ea tu r es  o f   E d u AR   is   th e  ab ilit y   to   ea s e   th e  lear n in g   o f   d ea f - m u te  s tu d en ts .   Usi n g   th eir   v is io n   a n d   E d u AR ,   th ese  s tu d e n ts   ca n   u n d er s tan d   co n ce p ts   as  ea s ily   as a n y   o th er   s tu d e n t.    C o n s id er   a  s ce n ar io   o f   a  b io lo g y   class .   Usi n g   E d u AR ,   h o lo g r ap h ic  im ag es  o f   th e  b r ain   ar e  u s ed   to   ex p lain   th e   m in u te  an d   i n tr icate   p ar ts ,   wh ich   in   r ea lity   is   d i f f icu lt  f o r   t h e  teac h e r s   to   d escr ib e   ju s t  b ased   o n   tex tb o o k s .   As a  r esu lt,  E d u AR   h elp s   th e  s tu d en t u n d er s tan d   h o w  a  b r ain   wo r k s   v is u ally ,   th er eb y   h elp in g   th em   to   p er f o r m   b etter   d u r in g   o p er a tio n s .     I t a ls o   en ab les m ed ical  s tu d en ts   to   ac q u ir e  k n o wled g e   an d   u n d er s tan d in g   ab o u t  th e  h u m an   b o d y   b y   m e an s   o f   in ter ac tio n   with in   a  v ir tu al  en v ir o n m en t  in   wh ich   n o   p atien ts   ar e  at  r is k .   T h is   in   f u r th e r ,   ca n   b e  e x ten d e d   to   d if f er en t   s tr ea m s   in   a  way   th at  is   u s u ally   d if f icu lt   f o r   a   s tu d en t  t o   in ter p r et .   T ea ch in g   an d   lear n in g   h as  to   b e  m u ch   m o r e  t h an   a  s im p l e  p r o ce s s   o f   k n o wled g e  tr an s f er   b y   m em o r izin g .   E d u AR   im p r o v es  th e   s tu d en t’ s   lear n in g   ex p e r ien ce   t h er eb y ,   d ev elo p in g   th e   in ter ests   o f   a n   in d i v id u al.   Ma n y   lab s   th at  h av e  3 D  m o d els  o f   b r ain s   o r   h ea r ts ,   d o   n o t  r ea lly   g iv e  m u ch   in f o r m atio n   o n   th e  d ee p er   lay er s   o f   th e   b r ain   w h ich   will  b e  o n e   th e   m ajo r   ad v an tag es   o f   u s in g   E d u AR .   Als o ,   with   E d u AR   d y n a m ic  lab elin g   will  b e  an   ass et.   T ea ch er s   ca n   m o d if y   o r   ad d   lab els o f   p ar ts   as a n d   wh en   r eq u ir e d   r ath er   th an   b u y in g   a  n ew  3 D  m o d el   ev er y   tim e.     T h u s ,   E d u AR   f o c u s es o n   tr an s f o r m i n g   th e  o v er all  ed u ca tio n   ex p er ien ce .       3 . 2 .    E - lea rning   ba s ed  v irt ua l c a r  driv ing   s y s t em   Simu latio n s   o f   r ea l - wo r ld   s ce n ar io s   ca n   b e  ac h iev e d   with   a  h ig h   v alu e  o f   r ea lis m   u s in g   th e  co n ce p t   o f   v ir tu al  r ea lity .   T h is   ch ar ac ter is tic  o f   v ir tu al  r ea lity   en v ir o n m en ts   g iv es  an   a d v an ta g e  t o war d s   e - lear n in g   wh er e  th e  s o lu tio n   to   r ea l - w o r ld   p r o b lem s   ca n   b e  lear n ed   v ir tu ally .   Gestu r e  r ec o g n itio n   is   an o th er   tech n o lo g y   th at  h as  s ee n   a  s tead y   in cr ea s e  in   p o p u lar ity   as  a  m et h o d   o f   h u m a n - co m p u ter   in ter ac tio n .   Sp ec if ic  g estu r es   ca n   b e   tr an s lated   to   p er f o r m   s p ec if ic  task s .   W ith   h an d   g estu r e  d etec tio n   d ev ices  lik e   L e ap   Mo tio n ,   g estu r e  d etec tio n   to   co m m u n icate   with   an   en v ir o n m e n t  h as  b ec o m e  s im p lis tic,   an d   u s ab l e.   C o m b in in g   s u ch   tech n o lo g ies  with   th e  lear n in g   p r o ce s s   p r o v id es  lu cr ativ e  m eth o d o lo g ies,  wh ich   ca n   b e  le v er ag ed   to   s im p lify   th e  p r o ce s s   o f   lear n in g .   Af ter   im p lem en tin g   th e  VI R E C AR   v ir tu al  s im u lato r   s y s tem ,   it  wa s   an aly ze d   with   th e   f ee d b ac k   f r o m   a  s am p le  o f   2 0   licen s ed   d r i v er s   an d   2 0   n ew  lear n er s   in   d r iv in g.   E - l ea r n in g   p r o ce s s   in   VI R E C A R   as sh o wn   in   Fig u r e  2 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l   I SS N:  2252 - 8 7 7 6       A u g men ted   r ea lity a n d   vi r tu a l  r ea lity in   o u r   d a ily  life ( V a llid ev i Kr i s h n a mu r th y )   209       Fig u r e  2 .   E - lear n in g   p r o ce s s   in   VI R E C AR       T h e  lear n in g   ex p er ien ce   o b tain ed   f r o m   VI R E C AR   is   ex p lain ed   in   th r ee   s tag es  in   th is   p ap er :  First  Stag e  is   co n s id er ed   as  th e   Pr e - C lass   C o n ten t  in   e - lear n i n g   an d   Seco n d   Stag e   is   co n s id e r ed   as  t h e  I n - C lass   C o n ten t  an d   th e  T h ir d   Stag e  i s   co n s id er ed   as  th e  Po s t  C lass   C o n ten t,  wh er e  th ese  th r ee   s tag es  o f   e - lear n i n g   ar e  alr ea d y   e x p lain ed   in     [ 5 ] ,   [ 6 ] .   I n   th e   f ir s t  s tag e  -   B asics   o f   Dr iv i n g ,   th e  u s er   is   r e q u ir e d   to   u n d er s tan d   th e   r o ad   an d   s af ety   r e g u latio n s   p r escr ib ed   b y   t h e  R o ad   T r a n s p o r t  Of f ice  an d   ar e  also   r eq u ir e d   to   u n d er s tan d   t h e  b asic  f u n ctio n alities   o f   th e  ca r .   T o war d s   th e  co m p letio n   o f   t h is   p h ase,   th e  lear n er s   ar e  r eq u ir ed   to   u n d er tak e  a  test   ev alu atin g   th ei r   co m p eten cy   in   th e  b asics   o f   d r iv in g   a  ca r .   I n   th e  s ec o n d   s tag e  –   L ea r n in g   th r o u g h   VI R E C AR ,   VI R E C AR   is   u s ed   to   u n d er s tan d   th e  wo r k in g   o f   a  ca r   an d   g ettin g   u s ed   to   th e  d r iv in g   en v ir o n m en t.  At  th is   s tag e,   th e    C o n ce p t o f   an   in s tr u cto r   is   in tr o d u ce d .   T h e  in s tr u ct o r   at  th is   s tag e  is   p r esen t a t r eg u lar   in ter v als ev alu atin g   th e   lear n in g   p r o ce s s   u n d e r tak en   b y   th e  lear n e r   an d   f ee d b ac k s   ar e  p r o v i d ed   as a n d   wh en   n ec ess ar y .     T h e  th ir d   s tag e  –   Actu al  Dr iv i n g ,   wh ich   ca n   also   b e  d escr ib ed   as  a  p o s t - class   ex er cise  is   t o   d r iv e  a n   ac tu al  ca r   b ased   o n   th e   lear n i n g ’ s   o b tain ed   f r o m   VI R E C AR .   I n   th is   p h ase,   th e   in s tr u cto r   is   p r esen t  f u ll - tim e   wh ich   allo ws  h im   to   g iv e  a   f e ed b ac k .   T h e  lear n er   at  t h is   s tag e  is   ex p ec ted   to   d r iv e  a  ca r   with   th e  ex p e r ien ce   an d   f ee d b ac k   o b tain e d   f r o m   t h e  s ec o n d   s tag e  an d   th e  k n o w led g e  o f   th e  r u les  an d   r eg u latio n s   o b tain e d   f r o m   th e  f ir s t stag e.   T h e  ab o v e  th r ee   s tep s   o cc u r r i n g   f o r   th e   f ir s t  tim e  co n s titu te  th e  f ir s t  iter atio n   o f   th e   lear n i n g   p r o ce s s .   I n   th e   f o r th co m in g   iter atio n s ,   th e   lear n er   is   n o t  r eq u i r e d   to   g o   th r o u g h   th e   f ir s t  s tag e  ag ain   s in ce ,   t h e  r eq u ir em e n t  to   p r o ce e d   to   th e   s ec o n d   s tag e  is   to   m aster   th e   co n ce p ts   in   th e   f ir s t  s tag e.   T h u s ,   h er e ,   a   co n ce p t  o f   b ac k - p r o p ag atio n   is   u s ed .     B ased   o n   th e  f ee d b ac k   o b tain e d   f r o m   t h e  th ir d   s tag e  o f   th e  V I R E C A R   e - lear n in g   p r o ce s s ,   th e  lear n er   m ig h t  h av e  to   g ain   m o r e  ex p e r ien ce   f r o m   th e  v ir tu al  e n v ir o n m en t  b ef o r e  g ain i n g   th at  ex p er ien ce   in   th e  r ea l - wo r ld .   E s s en tially ,   th e  lea r n e r   is   ex p ec ted   to   ex p er ien ce   e ac h   asp ec t  o f   d r i v in g   a   ca r   i n clu d in g   ch an g in g   g ea r s ,   u s in g   th e  p ed als  f o r   ac c eler atio n ,   b r ak e ,   an d   clu tch ,   to   s teer   th e  wh ee l  an d   s o   o n .   T h is   allo ws  f o r   a  s af e   en v ir o n m en t  f o r   th e  lear n er   t o   ef f ec tiv ely   ex p er ien ce   th e  l ea r n in g   p r o ce s s   d escr ib ed   in   th is   p ap er   aim ed   at   lear n in g ,   d r iv in g   a  ca r   p r o p er l y .       4.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   T o   an aly ze   th e  VI R E C AR   s i m u lato r   s y s tem   th at  is   d escr i b ed   in   th is   p ap er ,   th e  s y s tem   was  te s ted   with   a  s am p le  o f   1 2   licen s e d   d r iv er s   an d   th u s   th e  ef f ici en cy   o f   th e  VI R E C AR   was  ev alu ated   b y   th eir   f ee d b ac k .   T h ey   wer e   in tr o d u c ed   to   th e  w h o le  s y s tem   as  d escr ib ed   in   Fig u r e  2 .   Fu r t h er m o r e,   th ey   wer e  ask ed   to   tr y   th e  s im u lato r   to   an s wer   ce r tain   q u esti o n s   t h at  wer e   d e em ed   v ital,   to war d s   e v alu atin g   VI R E C AR . So m e   o f   th e   f o llo win g   q u esti o n s   th at   wer e  p u t f o r war d :   −   Ho w  clo s e  to   r ea lity   was it?   −   Ho w  h elp f u l w as it in   u n d er s t an d in g   t h e  d r iv i n g   s ce n ar io ?   −   Ho w  u s ef u l w as th e  s y s tem   in   lear n in g   r u les an d   r e g u latio n s ?   −   I f   y o u   h ad   n o t  d r iv en   an   ac tu al   ca r ,   wo u ld   y o u   p r e f er   to   lear n   u s in g   VI R E C AR ?   −   Do   y o u   t h in k   y o u   will b e  a b le  to   r ec tify   an y   m is tak es  th r o u g h   VI R E C AR ?   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,  Vo l.  9 ,   No .   3 ,   Dec em b e r   20 20 :  20 5   –   21 1   210   T ab le  1   s h o ws  a  co n s o lid ate d   d ata  th at   was  o b tain ed   f r o m   th e  test er s   o f   VI R E C AR .   T h e  d r i v er s   g av e  an   a v er ag e   s co r e  o f   7 . 8 3 3   an d   8 . 1 6 7   to   t h e  q u esti o n s   r eg ar d in g   d r iv i n g   s ce n ar io   an d   u n d er s tan d in g   th e   r u les  an d   r eg u latio n s   as  s h o w n   in   T ab le   2 .   T h is   g iv es  u s   t h e  v iew  th at  t h e  p h ase  o n e  o f   VI R E C A R   m u s t  b e  m ad e  m o r e   s tr in g en t   an d   s o m e  o f   th e   elem en ts   f r o m   p h ase   o n e   m u s t   also   b e   im p lem e n ted   in   p h ase   two   t o   p r o v id e   a  s en s e  o f   c o n tin u ity .   T h is   p ap er   d is cu s s es  ab o u t  th e  u s e  o f   v ir tu al   r ea lity   in   th e  e - lear n in g   b ased   ca r   d r iv in g   s y s tem .   Similar   s u ch   m o b ile  b ased   lear n in g   s y s tem   co u ld   b e  d ev elo p ed   with   t h e   lear n in g   p latf o r m   an d   f r am ew o r k s   th at  wer e  d is cu s s ed   in   [ 1 6 ] .   T h is   p ap e r   also   d is cu s s es  th e  u s e  o f   au g m e n ted   r ea lity   in   th e   f ield   o f   m e d icin e.   T h is   will  h elp   th e  p atien ts   to   g et  a   s ec o n d   o p in io n   f r o m   th e  d o cto r s   wh o   will  b e  ca p ab le  o f   d etec tin g   th e  ab n o r m alities   in   th e  p atien t,  f r o m   th eir   ex p e r i en ce ,   ev en   wh e n   th e  d o ct o r s   ar e  n o t  in   th e  s am e   g eo g r a p h ical  lo ca tio n .   Similar   s u ch   v id e o - b ased   ab n o r m al  d e tectio n   is   d is cu s s ed   in   [ 1 7 ] .   T h ese  two   s y s tem s   will  b e  v er y   m u ch   u s ef u l  f o r   th e  en d - u s er s   as  th e y   ar e   r ep la cin g   th e   o r ig i n al  wo r k in g   m o d els  an d   g iv in g   th e   s am e  ex p er ien ce   to   th e  e n d   u s er s .   I n   th e  ca s e  o f   th e  e - lear n in g   b ased   ca r   d r iv in g   s y s tem ,   th er e  is   n o   f u el   wastag e,   n o   ad d ed   tr af f ic  d u e   to   th e  n o v ice   d r iv e r s ,   an d   n o   n ee d   to   wo r r y   ab o u t  p o llu ti o n   to o .   No w  d ay s ,   th er e  ar e   f ew   r esear ch   h ap p en in g   f o r   r ep lacin g   th e   f u el  an d   tak in g   a   ch ar g ea b le  v eh icle  i n s tead   o f   th at   [ 1 8 ] .   Su ch   p r o b lem s   ar e  all  s o lv ed   a s   th e  d r iv in g   s y s tem   d ev elo p e d   b y   th e  au th o r s   is   f u lly   b ased   o n   v ir tu al  r ea lity .         T ab le  1 .   Feed b ac k   Acq u i r ed   f r o m   1 2   u s er s   o f   VI R E C AR       1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12   M e a n   Q1   7   8   9   6   7   7   8   6   7   7   8   7   7 . 2 5 0   Q2   8   8   8   7   7   9   7   7   9   8   7   9   7 . 8 3 3   Q3   9   8   9   7   9   8   9   7   8   9   7   8   8 . 1 6 7   Q4   8   9   10   7   9   8   9   8   9   9   9   9   8 . 6 6 7   Q5   Y   Y   Y   N   Y   Y   Y   N   Y   Y   Y   Y   -       T ab le  2 .   Av e r ag e  r atin g   f r o m   1 2   u s er s   o f   V I R E C AR   Q u e st i o n   A v e r a g e   R a t i n g   Q1   7 . 2 5 0   Q2   7 . 8 3 3   Q3   8 . 1 6 7   Q4   8 . 6 6 7   Q5   1 1   -   Y e s ;   1   -   No           5.   CO NCLU SI O N   Desp ite  th e  f ac t  th at  au g m en ted   r ea lity   an d   v ir t u al  r ea lity   s o u n d s   ap p ea lin g   o n   p ap er ,   th er e  ar e   s ev er al  ch allen g es  in   im p lem en tin g   th e   s y s tem   o n   a  p r ac ti ca l  asp ec t.  T h ey   f all  i n   two   c ateg o r ies:   tech n ical   an d   s o cial.   C o n s id er in g   th e  t ec h n ical  p o in t  o f   v iew,   o n e  r eq u ir es  a  lo t  o f   co m p o n en ts   t o   m ak e  th e  s y s tem   f u n ctio n   p r o p e r ly .   Ob ject  r ec o g n itio n   is   th e  f ir s t  s tep   in   an y   AR   s y s tem .   I f   o b jects  in   r ea l  wo r ld   an d   v ir t u al  wo r ld   ar e   n o t   alig n ed   with   ea ch   o th e r ,   th e   illu s io n   o f   two   c o ex is tin g   wo r ld s   is   a f f ec ted .   Hen ce ,   th e  q u ality   o f   t h e  co m p o n e n ts   is   an   im p o r tan t  f ac to r   to   b e  tak en   ca r e  o f .   Pro b lem s   lik e  in ac cu r ate  s en s o r   r ea d in g s ,   p o o r   p atter n   r ec o g n itio n   c an   g r ea tly   af f ec t  th e   ac cu r ac y   o f   th e  s y s tem .   C o n s id er in g   th e   s o cial  asp ec t,  au g m e n ted   r ea lity   is   s till   at  its   n ascen t  s ta g e,   an d   r em ain s   wid ely   u n k n o wn   to   th e  g en er al   p u b lic.   Simi lar ly ,   v ir t u al  r ea lity   also   h as th e  p r o b lem   in   im p le m en tatio n   as it n ee d s   m o r e  co m p o n e n ts   an d   n ew  tech n o lo g ies to   b e  lear n t.     T h er e  ar e   m a n y   m o r e   ap p licat io n s   f o r   b o th   AR   an d   VR   to   b e  u s ed   m o r e   ef f ec tiv ely   in   o u r   d ay   to d a y   life .   On e   s u ch   i n ter esti n g   a p p licatio n   is   th e   Neo n atal  ca r e  tr ain in g   s y s tem   wh ich   c o u ld   b e  d e v elo p ed   with   th ese  n ew  tech n o lo g ies.  I n s p ite  o f   m an y   im p lem e n tatio n   is s u es,  th ese  tech n o lo g ies  h a v e  t h eir   o wn   b en ef its   o f   n o t ta k in g   an y   p u b lic  in t o   r is k   d u r in g   th e  in itial lea r n in g   p r o c ess .         RE F E R E NC E S   [1 ]   T.   P .   Ca u d e ll   a n d   D.  W.   M ize ll ,   “ Au g m e n ted   re a li ty :   a n   a p p li c a ti o n   o f  h e a d s - u p   d isp la y   tec h n o l o g y   to   m a n u a l   m a n u fa c tu rin g   p ro c e ss e s,”   In   P ro c e e d in g s   o f   t h e   T we n ty - Fi ft h   Ha w a ii   In ter n a ti o n a l  C o n fer e n c e   o n   S y ste m  S c ien c e s ,   1 9 9 2 ,   p p .   6 5 9 – 6 6 9 ,   1 9 9 2 .   [2 ]   Ju les   Wh i te,  Do u g las   C.   S c h m id t ,   M a n i   G o lp a rv a r - F a r d ,   “ Ap p li c a t io n s   o f   Au g m e n te d   Re a li t y , ”  Pr o c e e d in g s  o f  th e   IEE E  IS S N:  0 0 1 8 - 9 2 1 9   , v o l.   1 0 2   ,   n o.   2 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l   I SS N:  2252 - 8 7 7 6       A u g men ted   r ea lity a n d   vi r tu a l  r ea lity in   o u r   d a ily  life ( V a llid ev i Kr i s h n a mu r th y )   211   [3 ]   No r  F a rh a h   S a id i n ,   No o r  Da y a n a   Ab d   Ha li m   a n d   No ra ffa n d y   Y a h a y a ,   “ A  Re v iew   o f  Re se a rc h   o n   Au g m e n ted   Re a li ty   in   Ed u c a ti o n :  Ad v a n tag e s   a n d   A p p li c a ti o n s,”   I n ter n a t io n a l   Ed u c a ti o n   S tu d ies , n o .   1 3 ,   p p .   1 9 1 3 - 9 0 3 9 ,  2 0 1 5 .   [4 ]   Ch a rv i  Ag a rwa l  a n d   Na rin a   Th a k u r,   “ T h e   Ev o lu ti o n   a n d   F u t u r e   S c o p e   o f  Au g m e n ted   Re a li t y ,”   In ter n a t io n a l   J o u rn a l  o f  Co m p u ter   S c ien c e   Iss u e s  ( IJ CS I ) , v ol .   1 1 ,   n o.   6 ,   p.   1 ,   2 0 1 4 .   [5 ]   Vla d imir.  U.  “ S m a rt  E d u c a ti o n   a n d   S m a rt  e - Lea rn in g , ”  S p rin g e r P u b li s h in g   Co m p a n y ,   I n c o rp o ra ted ,   2 0 1 5 .   [6 ]   G le a d o w,  R.   “ De sig n   f o r  lea rn in g   –   a   c a se   stu d y   o f  b le n d e d   lea rn in g   in   a   sc ien c e   u n it ,”   F1 0 0 0   R e se a rc h ,  v o l.   4 ,     n o .   8 9 8 ,   2 0 1 5 .     [7 ]   S e n th il   K  N,    “ En h a n c e m e n t  o f   S k il ls  th r o u g h   E - Lea rn i n g :   P r o sp e c ts  a n d   P r o b lem s , ”  T h e   On l i n e   J o u r n a l   o f   Dista n c e   Ed u c a ti o n   a n d   e - L e a rn i n g ,  v o l.   4 ,   n o .   3 ,   p p .   2 4 - 32 ,   2 0 1 6 .   [8 ]   Bo u ra s,  “ An   e - L e a rn i n g   T h ro u g h   Distri b u te d   Virtu a l  En v iro n m e n ts , ”  J o u rn a l  o f  Ne tw o rk   a n d   C o mp u ter   Ap p li c a ti o n s ,   v o l .   2 4 ,   p p .   1 7 5 - 1 9 9 ,   2 0 0 1 .   [9 ]   S e rg e y   S a n n i k o v ,   F e d o r  Zh d a n o v ,   P a v e l   Ch e b o tare v   a n d   P a v e l  Ra b in o v ich . ,   “ In tera c ti v e   E d u c a t io n a l  C o n te n t   Ba se d   o n   A u g m e n ted   Re a li ty   a n d   3 D  Visu a li z a ti o n ,”   4 th   In ter n a t io n a l  Y o u n g   S c ien ti sts   Co n fer e n c e   o n   Co mp u t a ti o n a l  S c ien c e ,   p p .   7 2 0 – 729 ,   2 0 1 5 .   [1 0 ]   Y.  Ge n c ,   S .   Ried e l,   F .   S o u v a n n a v o n g ,   C.   Ak in lar  a n d   N.  Na v a b ,   " M a rk e r - les s  trac k in g   f o r  AR:  a   lea rn in g - b a se d   a p p ro a c h , "   Pr o c e e d in g s.   In ter n a ti o n a l  S y mp o siu m  o n   M ixe d   a n d   A u g me n ted   Rea li ty ,   p p .   2 9 5 - 3 0 4 ,   2 0 0 2 .   [1 1 ]   El in d a Ai - L im  L,     “ Ho w  d o e s  d e s k to p   v irt u a l  re a li ty   e n h a n c e   lea rn in g   o u tco m e s?   A  S tru c tu ra l  E q u a ti o n   M o d e li n g   Ap p ro a c h , ”  El se v ier     Co mp u ter s a n d   Ed u c a ti o n ,  vo l.   55 ,   n o .   4 ,   p p .   1 4 2 4 - 1 4 4 2 ,   2 0 1 0 .   [1 2 ]   Geo r g io s   .   D.   “ In v e sti g a ti n g   th e   e d u c a ti o n a l   v a lu e   o f   so c ial   lea rn in g   n e two rk s:   a   q u a n ti tativ e   a n a l y sis,  I n tera c ti v e   Tec h n o l o g y   a n d   S m a rt  E d u c a ti o n , ”  v o l .   13 , n o .   4 ,   p p .   3 0 5 - 3 2 2 ,   2 0 1 6 .   [1 3 ]   M .   Ng u y e n   a n d   A.  Ye a p ,   " S tere o Tag :  A  n o v e l  ste re o g ra m - m a rk e r - b a se d   a p p ro a c h   fo r  A u g m e n ted   Re a li ty , "   2 0 1 6   2 3 rd   In ter n a ti o n a l  Co n fer e n c e   o n   Pa tt e rn   Rec o g n it i o n   (IC PR ),   C a n c u n ,   p p .   1 0 5 9 - 1 0 6 4 ,   2 0 1 6 .   [1 4 ]   Rich a rd   A.  Ne wc o m b e ,   S h a h ra m   Iz a d i,   Otm a r  Hill ig e s  ,   Da v i d   M o l y n e a u x   ,   Da v i d   Kim   ,   A n d re w  J.  Da v iso n ,   P u sh m e e t  Ko h li ,   Ja m ie  S h o t to n ,   S tev e   Ho d g e s,   An d re w  F it z g i b b o n ,   “ Kin e c tF u sio n :  Re a l - Ti m e   De n se   S u rfa c e   M a p p i n g   a n d   Trac k i n g .”   IEE E  In ter n a t io n a l  S y mp o si u m  o n   M i x e d   a n d   Au g me n ted   Rea li ty  2 0 1 1   S c ien c e   a n d   T e c h n o l g y   Pro c e e d i n g s  2 6   - 2 9   Oc to b e r,  B a se l,   S wi tze rla n d ,  2 0 1 1 .   [1 5 ]   M .   G a ro n ,   P .   O.  B o u let,   J.   P .   Do i ro n z ,   L.   Be a u li e u   a n d   J.  F .   Lalo n d e ,   " Re a l - Ti m e   Hi g h   Re so lu ti o n   3 D  Da ta  o n   th e   Ho lo Len s, "   2 0 1 6   IEE E   I n ter n a t i o n a l  S y mp o si u m  o n   M ixe d   a n d   Au g me n ted   Rea li ty  (I S M AR - Ad ju n c t),   M e rid a ,    p p .   1 8 9 - 191 ,   2 0 1 6 .   [1 6 ]   Ah m a d   S h u k ri  Bin   M o h   No o r ,   M a rwa n   Na ss e r  Yo u se f  Ato o m ,   Ra b iei  M a m a t    “ A  re v iew   o f  c lo u d   o rien ted   m o b il e   le a rn in g   p latf o rm   a n d   fra m e wo rk s,”   In ter n a t io n a l   J o u r n a l   o f   El e c trica l  a n d   C o mp u ter   En g i n e e rin g   (IJ ECE ) ,  v o l.   9 ,   n o .   6 ,   p p .   5 5 2 9 - 5 5 3 6 ,   2 0 1 9 .    [1 7 ]   Ah lam   Al - Dh a m a ri,   Ru b it a   S u d i rm a n ,   Na sru l  Hu m a imi  M a h m o o d ,   N o r  Hish a m   Kh a m is,  Az li   Ya h y a ,   “ On li n e   v id e o - b a se d   a b n o rm a l  d e tec ti o n   u sin g   h ig h ly     m o ti o n   tec h n iq u e s  a n d   sta ti stica l  m e a su re s , ”  T EL KOM NIKA ,   v o l.   1 7 ,   n o.   4 ,   p p . 2 0 3 9 - 2 0 4 7 ,   2 0 1 9 .   [1 8 ]   Ju n g h o o n   Lee ,   G y u n g - Lee n   P a rk ,   “ De sig n   o f  a   M o n it o r in g - c o m b in e d   S it i n g   S c h e m e   fo r  El e c tri c   Ve h icle   Ch a rg e rs , ”  In ter n a t io n a l  J o u r n a l  o f  El e c trica l  a n d   C o mp u ter   En g i n e e rin g   (IJ ECE ) ,   v o l.   8 ,   n o .   6 ,     p p .   5 3 0 3 - 5 3 1 0 ,   2 0 1 8 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.