Ronald Azuma 在 1997 年的总结， 增强现实系统一般具有三个主要特征： 虚实结合，实时交互，和三维注册（又称匹配或对准） 。历经二十年发展，AR 系统实现的重心和难点已经有所变化，但是这三个要素仍是 AR 系统不可或缺的。

　　仅以智能眼镜为例，AR技术涉及头部姿态跟踪、三维注册、显示设备、人机交互、系统评估等技术。

　　| 硬件方面，AR设备的关键技术包括显示、输入和交互、识别和跟踪定位技术等，目前缺乏统一的技术基准。

　　根据摩尔定律以及现有制线工艺的发展，预计2020年，支持AR计算、续航等能力的硬件设备将达标，AR眼镜将迎来爆发期。

　　1、显像技术

　　AR 眼镜按真实环境的表现方式可以分为视频透视式 HMD 和光学透视式 HMD。视频透 视式方案更类似于 VR 头盔加上摄像头，由于光学透射式头盔跟实际场景结合更紧密， 真实感更强，安全性以及眩晕感逊于光学透视式。目前大部分 AR 眼镜厂商采用的是光学透视式方案。

　　光学透视式 AR 可分别光源、出瞳和光波导分类，这三种分类可以任意组合，目前很多 AR 眼镜采取的都是组合方案。

　　光波导技术，在人眼之前加入一层透明的、薄的、可以显示所需的图像和符号的光学波 导设备，使得 AR 眼镜轻薄，外观自然流畅，佩戴舒适，成为主流发展方向。随着 SBG 和 SRB 技术的成熟，有望成为显示标准，在商业，专业和消费级市场广泛采用。

　　2、输入和交互技术

　　3、识别和跟踪技术

　　现实场景的理解和重构，主要是解决“是什么”和“在哪里”的问题，也就是要理 解、知道场景中存在什么样的对象和目标，对场景结构进行分析，实现跟踪定位和 场景重构。

　　物体检测和识别，基于图像的基本信息（各类型特征）和先验知识模型（物体信息 表示） ，通过相关的算法实现对场景内容分析的过程。常见任务有，人脸检测、行人 检测、车辆检测、手势识别、生物识别、情感识别、自然场景识别等。

　　识别检测技术的难点在于技术的碎片化，不同对象特征的提取和处理需一一对应，且受环境噪声、光照等因素影响大。