圖像跟蹤(圖像跟蹤)
圖像識別是AR應用中常見的呈現形式。通過增強圖像功能，可以在識別圖像之後在圖像之上加載三維虛擬內容。圖像識別主要用於構造識別平面圖像，如海報照片、書籍或產品包裝等。
識別圖
識別圖是指圖片識別中用來識別和觸發AR內容的圖片。用於識別圖表的圖片特征越明顯，識別效果越好。
模型跳閘
模型解耦是指在加載相應的AR內容進行圖片或物體識別後，將圖片拿走或隱藏，使識別圖從當前的攝像頭視野中消失，而模型仍然可以留在原地，這樣就可以在沒有識別圖的情況下顯示內容。
多卡識別
多卡識別是指同時識別多張圖片，在識別不同圖片時可以加載不同的AR內容，從而達到“撲克牌”的效果。
面部跟蹤:
人臉增強是近年來比較流行的ar應用形式，主要的應用模式是AR的人臉追蹤技術。
實現人臉的檢測。根據特征結構識別人臉後，將業務模型加載到用戶人臉的指定位置。人臉增強廣泛應用於流行的美顏相機和短視頻應用。
值得註意的是，“人臉檢測”並不完全等同於“人臉識別”。在人臉跟蹤的應用場景中，人臉檢測並不關註當前場景中的人是誰，而是更關註當前場景中的物體是否是“人臉”。只要檢測結果符合人臉特征和輪廓，就可以加載相應的AR內容。
面部表情捕捉
面部表情捕捉可以實時跟蹤面部表情。在實時表情跟蹤的基礎上，我們可以添加AR虛擬內容，隨我們的面部表情而變化，實現眨眼、吐舌頭等動作。用戶還可以用自己的面部動態表情定制表情符號顏文字。
3D對象識別/模型識別
物體檢測也稱三維物體識別和模型識別，主要用於記錄現實世界中三維物體的空間特征，然後用戶在當前環境中進行掃描。檢測到這個物體，就會觸發相應的AR內容。
物體識別技術的應用場景非常廣泛，比如結合歷史文物、玩具、工業設備、汽車零部件等實物進行AR展示。基於物體檢測技術，AR可以被觸發的更多。圖像識別無法支持的曲面和360度跟蹤，都可以基於物體檢測技術實現。
手勢識別
手勢識別跟蹤可以輸出攝像頭預覽中出現的手的實時信息，包括手勢類型、手勢框坐標、手掌朝向、左右手判斷、手指關鍵節點個數等。
手勢識別可用於AR營銷互動、社交短視頻、遊戲等場景，讓用戶與AR內容的交互更加方便快捷，也給用戶帶來更多樂趣。