基于现实世界环境中对象的特征对三维模型数据的渲染的制作方法

背景技术：

通常，用户可以在二维(“二维”)环境中经由显示屏幕上的网站观看感兴趣的对象或物品。例如，用户可能正在研究关于该物品的信息，或甚至更进一步地，用户可能对获取该物品感兴趣。在这些类型的场景下，用户体验很可能限于在线体验。

可穿戴装置具有在增强现实(“ar”)环境中向用户显示虚拟内容的能力。随着可穿戴装置的使用变得越来越普遍，有效地显示不仅是用户感兴趣的而且还“适合”在用户当前所处的沉浸式现实世界环境内的虚拟内容已经变得困难。

因此，用户可能花费相当多的时间来查看不同物品的三维(“3d”)模型，以找到不仅是用户感兴趣的而且还适合于用户当前所处的沉浸式现实世界环境的物品。这可能会不必要地利用计算资源，例如处理周期、内存和网络带宽等。此外，这可能会导致对在沉浸式现实世界环境中渲染不同物品的3d模型的可穿戴装置的无意或不正确的用户输入，这也可能会不必要地利用计算资源，例如处理周期、内存和网络带宽。

正是关于这些以及其他技术挑战，提出了本文中做出的公开内容。

技术实现要素：

本文中所描述的技术在用户佩戴可穿戴装置时识别在沉浸式现实世界环境中渲染和显示相关的三维(“3d”)模型数据的机会。3d模型数据可以与对象或物品相关联，并且就确定物品是用户感兴趣的并且物品适合于用户当前所处的沉浸式现实世界环境的意义上而言，被渲染以用于显示的3d模型数据是相关的。为了解决以上简要描述的技术问题以及可能的其他技术问题，所公开的技术可以识别在用户当前所处的沉浸式现实世界环境中存在的物理物品。例如，本文中所描述的技术可以识别通常在用户房屋的厨房、用户房屋的餐厅、用户工作场所处的办公空间等中找到的常见物品。

存在于现实世界环境中的一组物品的特征可以被识别并且随后一起被分析以确定用户的偏好特征。用户可以是佩戴可穿戴装置的人和/或现实世界环境(例如，孩子的卧室、母亲的办公室、父亲的工作间等)所属的人。以这种方式，所公开的技术可以检索与用户的偏好特征相关(例如，匹配)的物品并且对其渲染以用于显示。

在一个示例中，对特征的分析可以指示关于价格类别的用户偏好，价格类别例如是“昂贵”价格类别(例如，用户在购买物品时花费的金额大大高于平均价格)、“中等”价格类别(例如，用户在购买物品时花费的金额在接近平均价格的价格范围内)、“廉价”价格类别(例如，用户在购买物品时花费的金额大大低于平均价格)等。

在另一示例中，对特征的分析可以指示关于尺寸类别的用户偏好，尺寸类别例如是“大”尺寸类别(例如，现有物品的尺寸明显大于平均尺寸)、“中”尺寸类别(例如，现有物品的尺寸与平均尺寸一致或接近)、“小”尺寸类别(例如，现有物品的尺寸明显小于平均尺寸)等。

在另外的示例中，对特征的分析可以指示关于物品的特定品牌和/或物品的特定颜色的用户偏好。“品牌”可以包括制造商或生产商的名称、型号的名称、设计、符号或用于在客户考虑购买物品时将组织或产品与其竞争对手区分开的其他可识别或可标识的特征。在又一实施方式中，现有物品的特征可以指示针对现实世界环境的偏好装饰主题或风格(例如，针对儿童卧室的运动主题、针对儿童卧室的芭蕾舞女演员主题、针对儿童卧室的牛仔主题等)。

一旦确定对扫描的现实世界环境的用户偏好，则可以检索具有与针对现实世界环境的偏好物品特征相关(例如，匹配)的特征的虚拟物品并且对其渲染以在现实世界环境中显示。因此，虚拟物品是对已经存在于环境中的物理物品进行补充的虚拟物品，并且可以实现无摩擦的方式来查看和/或购买与现实世界环境兼容并且“适合”于现实世界环境的物品。

本文中所公开的技术的各方面可以通过诸如ar装置的可穿戴装置来实现。例如，这样的装置的用户可以提供指示有兴趣进入或激活使得能够渲染推荐物品的3d模型数据的模式的输入。相应地，可穿戴装置可以与系统通信，以基于物理上已经存在于特定现实世界环境中的现有物品的特征向用户推荐和显示物品。可穿戴装置可以被配置成扫描现实世界环境以识别现有物品并且分析现有物品以确定对物品特征的用户偏好。

在各种实施方式中，可以响应于明确表示用户对特定物品的兴趣的用户输入来实现扫描。例如，佩戴可穿戴装置的用户可以进入现实世界环境(例如，厨房)，并且可听地请求可穿戴装置显示特定物品(例如，烤面包机)。基于用户输入，可穿戴装置可以扫描现实世界环境，收集关于现实世界环境中的现有物品的数据，在不需要来自用户的任何另外的输入的情况下标识现有物品的特征，以及/或者基于对所标识的特征的分析来确定偏好特征。

在附加的实施方式中，可以响应于相当于对一个或更多个物品的一般请求的用户输入来实现扫描。一般请求可以不标识特定物品，而是可以建议在现实世界环境中显示物品推荐的事件或原因。例如，父母可以进入孩子的房间，并且要求可穿戴装置为孩子即将到来的生日推荐礼物。响应于一般请求，可穿戴装置可以扫描现实世界环境，收集关于现实世界环境中的现有物品的数据，在不需要来自用户的任何另外的输入的情况下标识现有物品的特征，以及/或者基于对标识的特征的分析来确定偏好特征。

通过所公开的技术的实现方式，可以在不同的ar环境中渲染用户感兴趣并且适合于特定现实世界环境(例如，房屋中的房间、办公室套房中的办公室等)的物品的3d模型。所公开的技术通过识别显示用户特别感兴趣的内容的相关机会来改善用户体验。以这种方式，所公开的技术通过改善人机交互以及通过减少先前的解决方案所需的处理周期和存储量，有形地提高了关于原本会被另外消耗和/或利用的各种计算资源的计算效率。还可以通过所公开的技术的实现方式来实现除了本文中特别标识的那些技术益处之外的技术益处。

应当理解的是，上述主题可以被实现为计算机控制的设备、计算机实现的方法、计算装置，或者被实现为制品，例如计算机可读介质。通过阅读下面的具体实施方式以及查看相关附图，这些特征和各种其他特征将是明显的。

提供本概述，以用简化形式介绍一系列构思，这些构思将在下面的具体实施方式中进一步描述。本概述既不旨在标识所要求保护的主题的关键特征或必要特征，本概述也不旨在用于限制所要求保护的主题的范围。此外，所要求保护的主题不限于解决在本公开内容的任何部分中提到的任何或所有缺点的实现方式。

附图说明

参照附图描述具体实施方式。在图中，附图标记的最左边的数字标识其中首次出现该附图标记的图。不同的图中的相同的附图标记指示相似或相同的物品。

图1示出了其中系统可以基于已经存在于用户所处的现实世界环境中的物品的特征使物品的3d模型被渲染以用于显示的示例性计算环境的各方面。

图2示出了用于标识要经由用户的可穿戴装置显示的物品的偏好特征的示例。

图3a示出了用户在穿戴被配置成识别现有物品和/或确定现有物品的特征的可穿戴装置的同时观看现实世界环境(例如，厨房)的一部分的示例。

图3b示出了基于关于物品特征的用户偏好来渲染推荐的物品以用于显示的示例。

图4示出了其中系统可以基于已经存在于用户所处的现实世界环境中的物品的特征使物品的3d模型被渲染以用于显示的另一示例性计算环境的各方面。

图5示出了其中系统可以基于已经存在于用户所处的现实世界环境中的物品的特征使物品的3d模型被渲染以用于显示的又一示例性计算环境的各方面。

图6示出了用户在穿戴被配置成识别现有物品、确定现有物品的特征并且因为旧物品接近其预期寿命的终点而推荐用新物品替换旧物品的可穿戴装置的同时观看现实世界环境(例如，厨房)的一部分的另一示例。

图7是示出描述本文中所公开的技术的各方面的用于识别存在于现实世界环境中的物品的示例过程的流程图。

图8是示出描述本文中所公开的技术的各方面的用于基于识别的对象确定用户的偏好特征的示例过程的流程图。

图9示出了能够实现本文中所公开的技术的各方面的可穿戴装置的说明性配置。

图10示出了能够实现本文中所公开的技术的各方面的计算机的示例计算机体系结构的附加细节。

具体实施方式

本具体实施方式描述了：在用户佩戴可穿戴装置时，识别在沉浸式现实世界环境内渲染和显示相关三维(“3d”)模型数据的机会。3d模型数据可以与对象或物品相关联，并且就确定物品是用户感兴趣的并且物品适合于用户当前所处的沉浸式现实世界环境的意义上而言，被渲染以用于显示的3d模型数据是相关的。

例如，本文中所描述的技术可以识别通常在用户房屋的厨房、用户房屋的餐厅、用户工作场所处的办公空间等中找到的物品。所识别的物品的特征可以被标识并且随后一起被分析以确定用户的偏好特征。用户可以是佩戴可穿戴装置的人和/或现实世界环境(例如，儿童的卧室、母亲的办公室、父亲的工作间等)所属的人。以这种方式，所公开的技术可以检索并且渲染与用户的偏好特征相关(例如，匹配)的物品以用于显示。

现在参照附图，将描述用于为用户高效地渲染物品的3d模型的技术。

图1示出了示例性计算环境100的各方面，在示例性计算环境100中，系统可以基于已经存在于用户所处的现实世界环境中的物品的特征，使物品的3d模型被渲染以用于显示。如图所示，示例性系统可以包括电子商务(“e-commerce”)系统102，该电子商务系统102包括物品目录104，用户和/或商家可以在其中列出现实世界物品以供销售。现实世界物品可以是任何类型的物品，其包括但不限于电子产品、家庭用品、汽车或汽车部件、服装、乐器、艺术品、珠宝等。在各种示例中，电子商务系统102可以在与电子商务网站一起操作的一个或更多个服务器计算机上实现。

用户106可以利用例如下面关于图9进一步详细描述的可穿戴装置108，来获得用户106当前所处的现实世界环境的图像数据110。例如，可穿戴装置108可以包括光学装置，该光学装置被配置成扫描用户106的现实世界环境，以获得图像数据110(例如，识别现实世界环境中的对象)。在各种示例中，现实世界环境的图像数据110包括物理上存在于现实世界环境中的可识别现有物品112。

当用户106处于现实世界环境中时，用户可以提供相当于观看特定物品的虚拟表示的请求114的输入(例如，语音命令、搜索字段中的文本输入、菜单选项选择等)。例如，用户106可以走进他或她的厨房并且要求可穿戴装置108显示新的烤面包机。基于该请求，可穿戴装置108可以扫描现实世界环境，识别现有物品112，标识与现有物品112相关联的特征116，并且通过网络118将该特征116发送至电子商务系统102。例如，特征112可以包括物品的价格、物品的尺寸、物品的品牌、物品的颜色、一组物品的装饰主题等。“品牌”可以包括制造商或生产商的名称、型号的名称、设计、符号或用于在客户考虑购买物品时将组织或产品与其竞争对手区分开的其他可识别或可标识的特征。

在一些实施方式中，可穿戴装置108可以将图像数据110发送至电子商务系统102，并且电子商务系统102可以识别现有物品112并且标识与现有物品112相关联的特征116。例如，电子商务系统102可以经由物品目录查找特定物品的价格。

在接收到图像数据110和/或特征116时，电子商务系统102可以采用偏好特征确定工具120(例如，软件组件或模块)来确定针对现实世界环境的偏好特征122。如果现实世界环境是家庭中的特定房间，则偏好特征可以是用户106的偏好特征，或者是家庭中通常占据该房间的另一用户的偏好特征。例如，用户106可以是使用可穿戴装置108扫描孩子的卧室的母亲或父亲。

基于对现有物品112的特征116的分析，偏好特征确定工具120可以确定对厨房中的厨房物品(例如，电器)的特定品牌(例如，博世、凯膳怡等)的用户偏好。在另一示例中，基于对现有物品112的特征116的分析，偏好特征确定工具120可以确定对厨房中的厨房物品的特定价格类别内的花费金额的用户偏好。在另一示例中，基于对现有物品112的特征116的分析，偏好特征确定工具120可以确定对厨房中的厨房物品的特定颜色或颜色方案(例如，白色、不锈钢等)的用户偏好。在甚至进一步的示例中，基于对现有物品112的特征116的分析，偏好特征确定工具120可以确定对厨房中的厨房物品的特定尺寸的用户偏好。

在多种实施方式中，偏好特征122可以相对于平均值来确定。因此，在一些情况下，偏好特征122可以包括现有物品的相关联特征116被映射至的类别。例如，偏好的价格特征122可以包括价格类别，例如“昂贵”价格类别(例如，用户在购买物品时花费的金额大大高于平均价格)、“中等”价格类别(例如，用户在购买物品时花费的金额在接近于平均价格的价格范围内)、“廉价”价格类别(例如，用户在购买物品时花费的金额大大低于平均价格)等。在另一示例中，偏好的尺寸特征122可以包括尺寸类别，例如“大”尺寸类别(例如，现有物品的尺寸明显大于平均尺寸)、“中”尺寸类别(例如，现有物品的尺寸与平均尺寸一致或接近)、“小”尺寸类别(例如，现有物品的尺寸明显小于平均尺寸)等。

然后，电子商务系统102使用物品相关工具124来识别物品目录104中的与偏好特征122相关(例如，匹配)的物品(例如，可供购买的物品)，该物品是由用户106特别请求的类型(例如，用于厨房的烤面包机)。即，物品相关工具124可以识别具有所请求的类型并且属于特定价格类别和/或特定尺寸类别的物品。此外，该物品可以与偏好品牌、偏好颜色和/或厨房的装饰主题相关联。

相应地，电子商务系统102被配置成检索所标识的物品的3d模型数据126，并且使得经由用户106的可穿戴装置108渲染该3d模型数据126以用于显示。即，电子商务系统102将3d模型数据126传送至可穿戴装置108，使得可穿戴装置108可以在用户106的现实世界环境的视图130中使用3d模型数据来显示物品的渲染128。因此，响应于观看特定物品的虚拟表示的请求114，向用户106提供推荐物品，该推荐物品的特征116与物理上已经存在于现实世界环境中的现有物品112的特征116相关(例如，匹配)。这使得用户106能够在经由物品目录104购买该物品之前预览推荐的物品如何适合于现实世界环境。

在一些实施方式中，物品元数据可以与物品的渲染128一起显示。例如，物品元数据可以包括但不限于：物品的名称、物品的描述(例如，制造商、型号、尺寸等)、物品的价格等。

可穿戴装置108的示例可以包括增强现实(“ar”)装置。ar装置是能够提供现实世界环境的视图130的计算装置，在该视图中，通过计算机生成的(“cg”)感官输入(例如，声音、视频、图形等)来增强或补充物理对象。例如，ar装置可以向现实世界环境的视图130提供物品的渲染128作为叠层，使得物品看起来像存在于现实世界环境的视图130中。关于能够提供该功能的可穿戴装置108的配置和操作的附加细节将在下面参照图9来提供。就此而言，应当理解的是，由可穿戴装置108使用3d模型数据对物品的渲染128包括：将物品的虚拟表示显示在ar环境以及其他类型的环境(例如混合现实(“mr”)环境或虚拟现实(“vr”)环境)中。还应当理解的是，本文中所公开的配置不限于与ar装置一起使用。确切地说，本文中所公开的技术可以与能够提供包括物品的渲染128的现实世界环境的视图130的任何类型的计算装置一起使用。

还应当理解的是，本文中所描述的技术可以在配置有各种不同的操作系统、硬件组件和/或安装的应用的各种不同类型的可穿戴装置108上实现。在各种配置中，例如，可穿戴装置108可以由以下示例可穿戴装置来实现：googleglass、magicleapone、microsoftholololens、meta2、sonysmarteyeglass、htcvive、oculusgo、playstationvr、或windows混合现实耳机。因此，本公开内容的实施方式可以在任何具有ar能力的装置中实现，该具有ar能力的装置与阻挡用户对现实世界对象(例如，实际的现实)的视角的护目镜或眼镜不同。本文中所描述的技术可以是装置和/或操作系统无关的。

图2示出了可以用于标识要经由用户的可穿戴装置显示的虚拟物品的示例偏好特征200。如上所述，偏好特征确定工具120可以分析现实世界环境中的现有物品112的特征116，以确定价格类别202作为偏好特征200。例如，偏好可以被映射至以下价格类别之一：“昂贵”价格类别202a、“中等”价格类别202b或“廉价”价格类别202c。电子商务系统102可以基于物品目录104中的物品的平均价格和/或通过参考外部源(例如，第三方零售或电子商务站点)来建立类别。

此外，电子商务系统102可以使用阈值来建立类别。例如，昂贵价格类别202a可以表示用户的花费通常比平均价格高阈值百分比以上(例如，用户喜欢奢侈物品，并且因此用户用来购买物品的花费通常比平均价格高15％以上)，中等价格类别202b可以表示用户的花费通常在平均价格的阈值百分比内(例如，用户喜欢标准物品，并且因此用户通常花费在平均价格的15％内的金额来购买物品)，而廉价价格类别202c可以表示用户的花费通常比平均价格低阈值百分比以上(例如，用户喜欢折扣物品，并且因此用户用来购买物品的花费通常比平均价格低15％以上)。在一些情况下，阈值百分比可以基于环境类型(例如，餐厅、儿童房等)和/或物品的类别。

此外，偏好特征确定工具120可以分析现实世界环境中的现有物品112的特征116，以确定尺寸类别204作为偏好特征200。电子商务系统102可以基于物品目录104中的物品类型(例如，烤面包机、平面屏幕电视等)的平均尺寸和/或通过参考外部源来建立类别。例如，偏好可以被映射至以下尺寸类别之一：“大”尺寸类别204a，表示用户偏好在平均尺寸以上阈值百分比的物品(例如，现有物品的尺寸通常比平均尺寸大至少10％)；“中”尺寸类别204b，表示用户偏好在平均尺寸的阈值百分比内的物品(例如，现有物品的尺寸通常在平均尺寸的10％内)；或“小”尺寸类别204c，表示用户偏好在平均尺寸以下阈值百分比的物品(例如，现有物品的尺寸通常比平均尺寸小至少10％)。

另外，偏好特征确定工具120可以分析现实世界环境中的现有物品112的特征116，以确定特定品牌206(例如，诸如标志、图标、形状等的特定特征可以被识别并且与品牌名称和/或型号相关联)、特定颜色208以及/或者特定装饰主题或风格210(例如，许多现有物品与运动相关，许多现有物品是乡村风格的，许多现有物品与飞机相关等)作为偏好特征200。

在本公开内容的上下文中应理解的是，还可以使用其他物品特征来确定用户偏好并且找到与用户偏好匹配的物品推荐。此外，提供上述类别的名称和数量作为示例。在本公开内容的上下文中，应理解的是，特征可以包括多于三个类别或少于三个类别，并且单个类别可以被不同地命名。最终，类别可以由电子商务系统102创建，使得可以使用现有物品的特征来确定用户偏好，并且可以使用用户偏好来标识用户可能感兴趣的物品。如上所述，这样的技术节省计算资源，因为可穿戴装置108和/或电子商务系统102知晓用户偏好什么，并且进而，可穿戴装置108和/或电子商务系统102不再必须显示多个物品推荐，以找到用户喜欢的物品。

图3a示出了用户302(例如，用户106)在穿戴被配置成识别现有物品和/或确定现有物品的特征的可穿戴装置304(例如，可穿戴装置108)的同时观看现实世界环境(例如，厨房)的一部分的示例300。经由可穿戴装置304提供的进入厨房的视图包括从用户302的角度来看的真实世界视图。如所示的，厨房包括作为在厨房中物理存在的现有物品的咖啡机306和微波炉308。在该示例300中，用户302可以提供输入310，例如，陈述“向我展示用于我厨房的烤面包机”的可听的命令310。作为响应，可穿戴装置304可以被配置成扫描厨房以识别包括咖啡机306和微波炉308的现有物品以及现有物品的特征(例如，尺寸、颜色、品牌、价格等)。然后，可穿戴装置304可以将现有物品和/或特征传送至电子商务系统102，使得使用这些特征来确定用户偏好。

图3b示出了如何基于用户偏好来渲染推荐的物品以用于显示的示例312。如上所述，经由网络118和电子商务系统102，可以访问物品目录104以标识用户可能有兴趣购买的物品。该物品可以包括与用户偏好相关的特征(例如，相同或相似的价格类别、相同或相似的尺寸类别、相同或相似的品牌、相同或相似的颜色、适合于装饰主题的物品等)。在示例312中，可穿戴装置304可以虚拟地渲染烤面包机314，以用于显示在咖啡机306与微波炉308之间的厨房台面上。烤面包机314可以具有与咖啡机306和微波炉308的特征相同或相似的特征。此外，还可以显示烤面包机314的物品元数据。在特定示例中，物品元数据可以包括可以从其购买烤面包机314的不同的商家和/或用户以及价格(例如，公司abc以59美元的价格出售烤面包机，供应商xyz以55美元的价格出售烤面包机，私人用户以50美元的价格出售烤面包机)。该物品元数据可以是可选择的，使得用户可以选择烤面包机314的卖方之一，并且被带至该卖方的物品简况页面，使得可以直接购买该物品。

图4示出了其中系统可以基于已经存在于用户所处的现实世界环境中的物品的特征使物品的3d模型被渲染以用于显示的另一示例性计算环境400的各方面。图4的环境400类似于图1中的环境100。然而，虽然图1的环境100接收来自用户106的对特定物品的请求(例如，该请求明确地标识用户感兴趣的物品)，但图4的环境400接收来自用户106的对一个或更多个物品的一般请求402。

一般请求可以不标识特定物品，而是可以建议要在现实世界环境中显示物品推荐的事件或原因。例如，父母可以进入孩子的房间，并且要求可穿戴装置108为孩子即将到来的生日推荐礼物。作为响应，可穿戴装置108可以扫描孩子的房间，以确定现有物品112的特征116，并且通过网络118将特征116发送到电子商务系统102。在另一示例中，当观看房屋中的客厅时，用户可以连同对物品推荐的请求提供标识主题或风格的输入。更具体地，用户可能想要为事件(例如，圣诞节、感恩节、生日聚会、a队与b队之间的大型体育比赛等)款待家人和朋友，并且因此，可以请求可穿戴装置108虚拟地用针对该事件的物品装饰客厅。

如上所述，在基于对一个或更多个物品的一般请求402而接收到特征116时，电子商务系统102可以采用偏好特征确定工具120来确定针对现实世界环境的偏好特征122。即，基于对现有物品112的特征116的分析，偏好特征确定工具120可以确定针对现实世界环境的偏好装饰主题或风格(例如，针对儿童房间的运动主题、针对儿童房间的芭蕾舞女演员主题、针对儿童房间的牛仔主题等)、物品的偏好品牌(例如，爱运动的儿童可能相比于耐克偏好安德玛等)、物品的偏好价格类别(例如，房屋中的居民通常是购买昂贵的物品还是廉价的物品)、物品的偏好颜色或颜色方案、物品的偏好尺寸等。

基于偏好特征122，电子商务系统102可以识别满足从用户106接收到的一般请求402的一个或更多个合适的物品(例如，具有与偏好特征122相关的特征并且与由用户指定的事件有关的物品)。然后，电子商务系统102可以从物品目录中检索合适的物品的3d模型数据404，并且将合适的物品的3d模型数据404发送至可穿戴装置108，使得可以使用3d模型数据来显示合适的物品的渲染图406。在以上提供的示例上进行扩展，合适的物品可以是补充现有物品和/或适合于儿童房间的装饰风格或主题的儿童生日礼物。此外，多个合适的物品可以虚拟地向用户106示出可以如何用物品填充客厅以反映与事件相关联的主题或风格。

图5示出了其中系统可以基于已经存在于用户所处的现实世界环境中的物品的特征使物品的3d模型被渲染以用于显示的又一示例性计算环境500的各方面。图5的环境500类似于图1中的环境100。然而，图5的环境500不接收来自用户106的对物品的任何请求。确切地说，图5中的可穿戴装置108和/或电子商务系统102被配置成自动和持续地创建和维护属于用户106或家庭中的居民(例如，家人)或者由用户106或家庭中的居民(例如，家人)拥有的物品的库存502。物品的库存502可以包括用户106居住或花费大量时间的空间中的物品(例如，厨房中的电器、客厅中的平面屏幕电视、办公室中的打印机等)的当前和/或固定位置。

例如，当用户106在佩戴可穿戴装置108的同时在他或她的家中四处走动时，可穿戴装置108可以执行对象识别以标识由用户106拥有的物品。然后，可穿戴装置108可以使经标识的物品存储在库存502中(例如，家庭库存、工作库存、度假场所库存等)。在一些情况下，可以针对单个现实世界环境创建和维护单独的库存(例如，针对客厅、车库、厨房、主卧室、次卧室等中的每一个的库存)。

在图5的示例中，可穿戴装置108和/或电子商务系统102被配置成主动地跟踪和/或记录可用于确定是否应当替换物品的信息。该信息可以包括物品的年龄(例如，物品用了多久)、物品的总使用次数、物品的使用频率和/或指示使用情况的其他信息。可穿戴装置108和/或电子商务系统102可以使用该信息来确定可能需要在物品破损或故障之前替换的物品504。因此，可穿戴装置108和/或电子商务系统102可以标识适当的时间，以建议用户106用新的物品来替换该物品(例如，旧的或过度使用的物品)。

在一些示例中，可穿戴装置108和/或电子商务系统102可以访问由物品的制造商提供的使用信息(例如，预期寿命如五年或十年、使用量如一百次使用或一千次使用等)，以确定物品何时可能会故障和/或破损。因此，可穿戴装置108和/或电子商务系统102可以建议在物品可能故障和/或破损的时间之前或在物品接近其预期寿命的终点的时间之前替换该物品。

然后，可穿戴装置108和/或电子商务系统102可以使用偏好特征122来标识新的物品以用于替换旧的物品，并且从物品目录中检索新的物品的3d模型数据506。在发送了新物品的3d模型数据506时，可穿戴装置可以进而使用3d模型数据在现实世界环境的视图130中显示新物品508的渲染。

使用图3a和图3b的示例作为起始点，图6示出了用户302在穿戴被配置成识别现有物品和/或确定现有物品的特征的可穿戴装置304的同时观看现实世界环境(例如，厨房)的一部分的另一示例600。在该示例中，可穿戴装置304被配置成确定现有烤面包机402接近其寿命的终点，并且因此，可穿戴装置304和/或电子商务系统102可以推荐新的烤面包机404。该确定可以在没有来自用户的任何输入的情况下进行。确切地说，可穿戴装置304可以自动地跟踪物品的使用情况和/或在物品库存中记录使用情况，使得可以在应当替换旧的烤面包机时推荐购买新的烤面包机。新的烤面包机404可以具有与咖啡机306和微波炉308的特征相同或相似的特征。

为了在可穿戴装置108上实现所描述的技术中的一些，可能需要用户启用特征和/或进入特定的操作模式。例如，用户106可能需要为可穿戴装置108提供许可和/或授权以实现所描述的技术。

图7和图8是各自示出描述本文中参照图1至图6提出的技术的各方面的示例过程的流程图。过程被示出为逻辑流程图中的框的集合，其表示可以用硬件、软件或硬件和软件的组合实现的操作序列。在软件的上下文中，框表示计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在由一个或更多个处理器执行时执行所述的操作。

本文中所公开的技术的特定实现方式是取决于诸如可穿戴装置的计算装置的性能和其他要求的选择问题。相应地，本文中所描述的逻辑操作可以被不同地称为状态、操作、结构装置、动作或模块。这些状态、操作、结构装置、动作和模块可以用硬件、软件(即，计算机可执行指令)、固件，用专用数字逻辑以及其任何组合来实现。一般而言，计算机可执行指令包括执行或实现特定功能的例程、程序、对象、组件、数据结构等。应当理解的是，可以执行比图中所示和本文中所描述的操作更多或更少的操作。这些操作也可以以与本文中所描述的顺序不同的顺序来执行。贯穿本公开内容所描述的其他过程将相应地被解释。

图7是示出描述本文中所公开的技术的各方面的用于识别存在于现实世界环境中的对象并且基于所识别的对象确定用户的偏好特征的示例过程700的流程图。

该过程700开始于框702，在该框702处接收用户输入。用户输入可以指定显示物品的请求(例如，特定请求、一般请求等)。基于用户输入，该过程进行至框704，在该框704处，可穿戴装置的光学装置扫描现实世界环境以获得图像数据。在框706处，可穿戴装置可以识别已经存在于现实世界环境中的物品。然后，该过程700进行至框708，在该框708处，将图像数据和/或识别的物品发送至电子商务系统。在框710处，接收与所请求的物品匹配的物品的3d模型数据。在框712处，使用该3d模型数据在可穿戴装置的显示装置上显示物品的渲染。

图8是示出描述本文中所公开的技术的各方面的用于基于识别的对象确定用户的偏好特征的示例过程800的流程图。

过程800开始于框802，在该框802处，从用户的可穿戴装置接收现实世界环境的图像数据和/或所识别的存在于现实世界环境中的物品。该过程进行至框804，在该框804处，电子商务系统分析存在于现实世界环境中的现实世界物品，以确定针对现实世界环境的偏好特征。在框806处，访问物品目录，以检索具有与偏好特征相关的特征的物品的三维模型数据。在框808处，使物品的渲染显示在用户的可穿戴装置的显示装置上。例如，将物品的3d模型数据从电子商务系统102传送至可穿戴装置108。

图9示出了能够实现本文中所公开的技术的各方面的可穿戴装置900(例如，耳机系统、头戴式显示器等)的说明性配置。可穿戴装置900包括具有照明引擎904的光学系统902，以生成电磁(“em”)辐射，该电磁辐射包括用于生成计算机生成的(“cg”)图像的第一带宽和用于跟踪物理对象的第二带宽两者。第一带宽可以包括em频谱的可见光部分中的一些或全部，而第二带宽可以包括适于布置期望的跟踪协议的em频谱的任何部分。

在示例配置中，光学系统902还包括光学组件906，该光学组件906被定位成接收来自照明引擎904的em辐射并且将em辐射(或其单独的带宽)沿一个或更多个预定的光路引导。例如，照明引擎904可以沿由第一带宽和第二带宽两者共享的共同光路将em辐射发射到光学组件906中。光学组件906还可以包括被配置成将第一带宽与第二带宽分开(例如，通过使第一带宽和第二带宽分别沿不同的图像生成光路和对象跟踪光路传播)的一个或更多个光学部件。

光学组件906包括以下部件，该部件被配置成相对于光学组件906的一个或更多个组件引导em辐射，并且更具体地引导第一带宽用于图像生成目的以及引导第二带宽用于对象跟踪目的。在该示例中，光学系统902还包括传感器908，以响应于第二带宽的反射部分(即，第二带宽的反射离开存在于现实世界环境中的对象的一部分)来生成对象数据。

在各种配置中，可穿戴装置900可以利用光学系统902来生成复合视图(例如，从佩戴可穿戴装置900的用户106的角度来看)，该复合视图包括一个或更多个cg图像和包括对象的现实世界环境的至少一部分的视图二者。例如，光学系统902可以利用诸如ar技术的各种技术来生成复合视图，该复合视图包括叠加在现实世界视图上的cg图像。因此，光学系统902可以被配置成经由显示面板生成cg图像。显示面板可以包括单独的右眼透明显示面板和左眼透明显示面板。

替选地，显示面板可以包括可用双眼观看的单个透明显示面板和/或仅可通过单个眼睛观看的单个透明显示面板。因此，可以理解的是，本文中所描述的技术可以被布置在单眼近眼显示系统(例如，googleglass)和/或双眼近眼显示系统(例如，oculusrift)内。可穿戴装置900是用于提供上下文并且说明本文中所公开的用户接口显示技术和系统的各种特征和方面的示例装置。其他装置和系统也可以使用本文中所公开的接口显示技术和系统。

显示面板可以是波导显示器，其包括用于以下操作的一个或更多个衍射光学元件(“doe”)：将入射光向内耦合到波导中；沿一个或更多个方向扩展入射光，以用于出瞳扩展；以及和/或者将入射光向外耦合出波导(例如，朝向用户的眼睛)。在一些示例中，可穿戴装置1200还可以包括附加的透视光学部件。

在图9的说明性示例中，控制器910在操作上耦接至照明引擎904、光学组件906(和/或其扫描装置)和传感器908中的每一个。控制器910包括一个或更多个逻辑装置以及一个或更多个计算机存储器装置，所述一个或更多个计算机存储器装置存储可由逻辑装置执行的指令以部署本文中所描述的与光学系统902有关的功能。控制器910可以包括一个或更多个处理单元912、一个或更多个计算机可读介质914，所述一个或更多个计算机可读介质914用于存储操作系统916和数据，例如，限定一个或更多个cg图像的图像数据和/或限定一个或更多个对象跟踪协议的跟踪数据。

计算机可读介质914还可以包括图像生成引擎918，该图像生成引擎918生成输出信号以调制由照明引擎904对em辐射的第一带宽的生成并且还控制(一个或更多个)扫描器以在光学组件906内引导第一带宽。最终，(一个或更多个)扫描器引导第一带宽通过显示面板，以生成用户(例如，用户接口)可感知的cg图像。

计算机可读介质914还可以包括对象跟踪引擎920，该对象跟踪引擎920生成输出信号，以调制由照明引擎904对em辐射的第二带宽的生成，并且还控制扫描器以沿对象跟踪光路引导第二带宽来照射对象。对象跟踪引擎920与传感器908通信，以接收基于第二带宽的反射部分生成的对象数据。

然后，对象跟踪引擎920分析对象数据，以确定对象的一个或更多个特征，例如，对象相对于光学系统902的深度、对象相对于光学系统902的取向、对象相对于光学系统902的速度和/或加速度或对象的任何其他期望的特征。可穿戴装置900的部件例如经由总线922在操作上连接，该总线922可以包括以下中的一个或更多个：系统总线、数据总线、地址总线、pci总线、小型pci总线以及任何种类的本地总线、外围总线和/或独立总线。

可穿戴装置900还可以包括各种其他部件，例如，摄像装置(例如，摄像头924)、麦克风(例如，麦克风926)、加速度计、陀螺仪、磁力计、温度传感器、触摸传感器、生物识别传感器、其他图像传感器、能量存储部件(例如，电池)、通信设施、gps接收器等。此外，可穿戴装置900可以包括一个或更多个眼睛凝视传感器928。在至少一个示例中，眼睛凝视传感器928面向用户并且被配置成跟踪用户的至少一只眼睛的位置。相应地，可以处理眼睛位置数据(例如，经由使用眼睛凝视传感器928确定的)、图像数据(例如，经由使用摄像头924确定的)和其他数据，以确定用户的凝视路径。即，可以确定用户正在观看硬件显示表面的特定部分、用户的视野中的特定现实世界对象或现实世界对象的一部分和/或显示在硬件显示表面上的渲染的对象或渲染的对象的一部分。

在一些配置中，可穿戴装置900可以包括致动器929。处理单元912可以使得向致动器929生成与生成的触觉效果相关联的触觉信号，该致动器929进而输出触觉效果，例如振动触觉效果、静电摩擦触觉效果或变形触觉效果。致动器929包括致动器驱动电路。致动器929可以是例如电动机、电磁致动器、音圈、形状记忆合金、电活性聚合物、螺线管、偏心旋转质量马达(“erm”)、线性谐振致动器(“lra”)、压电致动器、高带宽致动器、电活性聚合物(“eap”)致动器、静电摩擦显示器或超声振动发生器。

在替选配置中，可穿戴装置900可以包括一个或更多个附加的致动器929。致动器929是触觉输出装置的示例，其中，触觉输出装置是被配置成响应于驱动信号而输出触觉效果(例如，振动触觉效果、静电摩擦触觉效果或变形触觉效果)的装置。在替选配置中，致动器929可以由一些其他类型的触觉输出装置替换。此外，在其他替选配置中，可穿戴装置900可以不包括致动器929，并且与可穿戴装置900分开的装置包括生成触觉效果的致动器或其他触觉输出装置，并且可穿戴装置900通过通信装置将生成的触觉信号发送至该装置。

处理单元912可以表示例如cpu类型的处理单元、gpu类型的处理单元、现场可编程门阵列(“fpga”)、另一类数字信号处理器(“dsp”)或在一些情况下可以由cpu驱动的其他硬件逻辑部件。例如但非限制地，可以使用的说明性类型的硬件逻辑部件包括专用集成电路(“asic”)、专用标准产品(“assp”)、片上系统的系统(“soc”)、复杂可编程逻辑器件(“cpld”)等。

如本文所使用的，诸如计算机可读介质914的计算机可读介质可以存储可由处理单元922执行的指令。计算机可读介质还可以存储可由外部处理单元(例如由外部cpu、外部gpu)执行的的指令和/或可由(诸如fpga类型的加速器、dsp类型的加速器的)外部加速器或任何其他内部或外部加速器执行的指令。在各种示例中，至少一个cpu、gpu和/或加速器被并入到计算装置中，而在一些示例中，cpu、gpu和/或加速器中的一个或更多个位于计算装置的外部。

在各种示例中，可穿戴装置900被配置成经由网络通信与网络装置(例如，网络服务器或云服务器)交互以实现本文中所描述的配置。例如，可穿戴装置900可以收集数据并且通过网络将数据发送至网络装置。然后，该网络装置可以实现本文中所描述的一些功能。随后，网络装置可以使可穿戴装置900显示物品以及/或者指示可穿戴装置900执行任务。

计算机可读介质可以包括计算机存储介质和/或通信介质。计算机存储介质可以包括以下中的一个或更多个：易失性存储器；非易失性存储器；和/或其他永久性和/或辅助性计算机存储介质、可移动和非可移动的计算机存储介质，其以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据的信息的任何方法或技术来实现。因此，计算机存储介质包括作为装置的一部分或在装置外部的装置和/或硬件部件中包括的有形和/或物理形式的介质，其包括但不限于可以用于存储和维护供计算装置访问的信息的随机存取存储器(“ram”)、静态随机存取存储器(“sram”)、动态随机存取存储器(“dram”)、相变存储器(“pcm”)、只读存储器(“rom”)、可擦除可编程只读存储器(“eprom”)、电可擦除可编程只读存储器(“eeprom”)、闪速存储器、旋转介质、光卡或其他光存储介质、磁存储装置、磁卡或其他磁存储装置或介质、固态存储器装置、存储阵列、网络附接存储装置、存储区域网络、托管计算机存储装置或任何其他存储存储器、存储装置和/或存储介质。

相比于计算机存储介质，通信介质可以包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或诸如载波或其他传输机制的经调制的数据信号的其他数据。如本文中所限定的，计算机存储介质不包括通信介质。即，计算机存储介质不包括仅由经调制数据信号、载波或传播信号本身构成的通信介质。

根据本文中所描述的示例，可穿戴装置108还可以被配置成使用网络通信与电子市场的电子商务提供商进行交互。为了实现电子市场，电子商务提供商创建并且维护物品的目录。物品可以由注册的用户和/或商家购买和/或出售。相应地，电子商务提供商可以包括用于收集和存储与物品有关的信息、向潜在买方显示与物品有关的信息、进行物品的在线拍卖、将物品的买方与物品的卖方匹配、处理交易等的资源。

图10示出了能够执行本文中所描述的功能(例如，参照图1至图9描述的那些功能)或本文中所描述的任何程序组件的计算机的示例计算机体系结构的附加细节。因此，图10所示的计算机体系结构1000示出了针对服务器计算机、或服务器计算机的网络、或适于实施本文中所描述的功能的任何其他类型的计算装置的体系结构。计算机体系结构1000可以用于执行本文中所呈现的软件组件的任何方面，例如用于实现包括偏好特征确定工具120和/或物品相关工具124的电子商务系统102的软件组件。

图10所示的计算机体系结构1000包括中央处理单元1002(“cpu”)、包括随机存取存储器1006(“ram”)和只读存储器(“rom”)1008的系统存储器1004以及将存储器1004耦接至cpu1002的系统总线1010。在rom1008中存储有基本输入/输出系统，该基本输入/输出系统包含有助于在计算机体系结构1000内的元件之间(例如在启动期间)传送信息的基本例程。计算机体系结构1000还包括用于存储操作系统1014、其他数据和一个或更多个应用程序的大容量存储装置1012。例如，大容量存储装置1012可以存储偏好特征122、物品库存502以及物品的3d模型数据1016。

大容量存储装置1012通过连接至总线1010的大容量存储控制器(未示出)连接至cpu1002。大容量存储装置1012及其相关联的计算机可读介质为计算机体系结构1000提供非易失性存储。尽管本文中所包含的计算机可读介质的描述涉及到诸如固态驱动器、硬盘或cd-rom驱动器的大容量存储装置，但本领域技术人员应当理解，计算机可读介质可以是可以被计算机体系结构1000访问的任何可用的计算机存储介质或通信介质。

根据各种实现方式，计算机体系结构1000可以在联网环境中使用通过网络1050与远程计算机的逻辑连接进行操作。计算机体系结构1000可以通过连接至总线1010的网络接口单元1018连接至网络1050。应当理解的是，还可以利用网络接口单元1018连接至其他类型的网络和远程计算机系统。计算机体系结构1000还可以包括用于接收和处理来自若干其他装置的输入的输入/输出控制器1020，所述其他装置包括键盘、鼠标或电子手写笔。类似地，输入/输出控制器1020可以向显示屏幕、打印机或其他类型的输出装置提供输出。还应当理解的是，可以使用所公开的计算机体系结构1000来实现计算系统以与其他计算系统通信。

应当理解的是，本文中所描述的软件组件当被加载到cpu1002中并且被执行时，可以将cpu1002和整个计算机体系结构1000从通用计算系统转变成定制的专用计算系统，以促进本文中所呈现的功能。cpu1002可以由任意数量的晶体管或其他分立电路元件构成，这些晶体管或其他分立电路元件可以单独地或共同地采取任意数量的状态。更具体地，cpu1002可以响应于本文中所公开的软件模块内包含的可执行指令而作为有限状态机进行操作。这些计算机可执行指令可以通过以下操作来转变cpu1002：指定cpu1002如何在状态之间转换，从而转变构成cpu1002的晶体管或其他分立硬件元件。

对本文中所呈现的软件模块进行编码也可以转变本文中所描述的计算机可读介质的物理结构。物理结构的特定转变可以取决于本说明书的不同实现方式中的各种因素。这样的因素的示例可以包括但不限于：用于实现计算机可读介质的技术；计算机可读介质是被表征为主要存储装置还是被表征为次要存储装置；等等。例如，如果计算机可读介质被实施为基于半导体的存储器，则可以通过转变半导体存储器的物理状态而将本文中所公开的软件编码在计算机可读介质上。例如，软件可以转变晶体管、电容器或构成半导体存储器的其他分立电路元件的状态。该软件还可以转变这样的部件的物理状态，以在其上存储数据。

作为另一示例，本文中所公开的计算机可读介质可以使用磁或光技术来实现。在这样的实现方式中，当本文中所公开的软件被编码在磁或光介质中时，软件可以转变磁或光介质的物理状态。这些转变可以包括：更改给定磁性介质内的特定位置的磁特性。这些转变还可以包括：更改给定光介质内的特定位置的物理特征或特性，以改变这些位置的光特性。在不脱离本说明书的范围和精神的情况下，可以进行物理介质的其他转变，并且前述示例仅被提供以利于本讨论。

鉴于以上情况，应当理解的是，为了存储和执行本文中所呈现的软件组件，在计算机体系结构1000中发生许多类型的物理转变。还应当理解的是，计算机体系结构1000可以包括其他类型的计算装置，其包括智能电话、嵌入式计算机系统、平板计算机、其他类型的可穿戴计算装置以及本领域技术人员已知的其他类型的计算装置。还可以设想，计算机体系结构1000可以并非包括图10所示全部部件，可以包括未在图10中明确示出的其他组件，或者可以利用与图10所示的体系结构完全不同的体系结构。

说明性配置

下面的项描述了用于实现本公开内容中描述的特征的多种可能的配置。本文中所描述的各种配置既不是限制性的，也不要求来自任何给定配置的每个特征都存在于另一配置中。除非上下文另外清楚地指示，否则配置中的任何两个或更多个可以组合在一起。如本文中所使用，在本文档中，“或”是指和/或。例如，“a或b”是指不含b的a、不含a的b、或a和b。如本文中所使用的，“包括”是指包括所列举的所有特征，并且潜在地包括未列举的其他特征的添加。“基本上由...组成”是指包括所列举特征和不会在实质上影响所列举的特征的基本特性和新颖特性的那些附加特征。“由...组成”是指仅所列举的特征，而排除未列举的任何特征。

本文中提出的本公开内容还包含以下条款中阐述的主题。

示例项a：一种方法包括：基于由可穿戴装置获得的图像数据来识别已经存在于环境中的现实世界物品；分析已经存在于所述环境中的所述现实世界物品，以确定针对所述环境的偏好特征，其中，所述偏好特征包括价格类别、尺寸类别、品牌、颜色或装饰主题中的一个或更多个；访问物品目录以检索具有与所述偏好特征相关的特征的物品的三维模型数据；以及使用所述三维模型数据，使所述物品的渲染显示在所述可穿戴装置的显示装置上。

示例项b：根据示例项a所述的方法，其中，所述偏好特征包括所述价格类别，并且相对于所述物品目录中的物品的平均价格来确定所述价格类别。

示例项c：根据示例项b所述的方法，其中，所述价格类别包括昂贵价格类别、中等价格类别或廉价价格类别中的一个：所述昂贵价格类别表示用户的花费通常比所述平均价格高阈值百分比以上；中等价格类别表示用户的花费通常在所述平均价格的阈值百分比内；廉价价格类别表示用户的花费通常比所述平均价格低阈值百分比以上。

示例项d：根据示例项a至c中任一项所述的方法，其中，所述偏好特征包括所述尺寸类别，并且相对于所述物品目录中的物品的平均尺寸来确定所述尺寸类别。

示例项e：根据示例项d所述的方法，其中，所述尺寸类别包括大尺寸类别、中尺寸类别或小尺寸类别中的一个，所述大尺寸类别表示用户偏好在所述平均尺寸以上阈值百分比的物品，所述中尺寸类别表示用户偏好在所述平均尺寸的阈值百分比内的物品，所述小尺寸类别表示用户偏好在所述平均尺寸以下阈值百分比的物品。

示例项f：根据示例项a至e中任一项所述的方法，其中，识别已经存在于所述环境中的所述现实世界物品以及分析所述现实世界物品以确定针对所述环境的所述偏好特征是响应于接收到特别请求在所述环境中显示所述物品的用户输入而实现的。

示例项g：根据示例项f所述的方法，其中，所述用户输入包括语音命令。

示例项h：根据示例项a至e中任一项所述的方法，其中，识别已经存在于所述环境中的所述现实世界物品以及分析所述现实世界物品以确定针对所述环境的所述偏好特征是响应于接收到一般请求针对特定事件的物品推荐的用户输入而实现的。

示例项i：根据示例项a所述的方法，还包括：访问与现实世界物品相关联的信息，以确定要替换所述现实世界物品，其中，所述信息包括所述现实世界物品的预期寿命或所述现实世界物品的物品使用量，要显示在所述可穿戴装置的所述显示装置上的所述物品的渲染与所述环境中的要替换的所述现实世界物品对应。

示例项j：根据示例项a至i中任一项所述的方法，其中，所述环境包括个人住宅或业务办公室中的房间的类型。

示例项k：一种系统，包括：一个或更多个处理器；以及与所述一个或更多个处理器通信的存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令当由所述一个或更多个处理器执行时，使所述一个或更多个处理器进行以下操作：基于由可穿戴装置获得的图像数据来识别已经存在于环境中的现实世界物品；分析已经存在于所述环境中的所述现实世界物品，以确定针对所述环境的偏好特征；访问物品目录以检索具有与所述偏好特征相关的特征的物品的三维模型数据；以及使用所述三维模型数据，使所述物品的渲染显示在所述可穿戴装置的显示装置上。

示例项l：根据示例项k所述的系统，其中，所述偏好特征包括价格类别，并且相对于所述物品目录中的物品的平均价格来确定所述价格类别。

示例项m：根据示例项l所述的系统，其中，所述价格类别包括昂贵价格类别、中等价格类别或廉价价格类别中的一个，所述昂贵价格类别表示用户的花费通常比所述平均价格高阈值百分比以上，所述中等价格类别表示用户的花费通常在所述平均价格的阈值百分比内，所述廉价价格类别表示用户的花费通常比所述平均价格低超过阈值百分比。

示例项n：根据示例项k至m中任一项所述的系统，其中，所述偏好特征包括尺寸类别，并且相对于所述物品目录中的物品的平均尺寸来确定所述尺寸类别。

示例项o：根据示例项n所述的系统，其中，所述尺寸类别包括大尺寸类别、中尺寸类别或小尺寸类别中的一个，所述大尺寸类别表示用户偏好在所述平均尺寸以上阈值百分比的物品，所述中尺寸类别表示用户偏好在所述平均尺寸的阈值百分比内的物品；所述小尺寸类别表示用户偏好在所述平均尺寸以下阈值百分比的物品。

示例项p：根据示例项k至o中任一项所述的系统，其中，所述偏好特征包括品牌。

示例项q：根据示例项k至p中任一项所述的系统，其中，所述偏好特征包括装饰主题。

示例项r：根据示例项k至q中任一项所述的系统，其中，识别已经存在于所述环境中的所述现实世界物品以及分析所述现实世界物品以确定针对所述环境的所述偏好特征是响应于接收到特别请求在所述环境中显示所述物品的用户输入而实现的。

示例项s：根据示例项k至q中任一项所述的系统，其中，识别已经存在于所述环境中的所述现实世界物品以及分析所述现实世界物品以确定针对所述环境的所述偏好特征是响应于接收到一般请求针对特定事件的物品推荐的用户输入而实现的。

示例项t：一种或更多种非暂态计算机可读介质，其中，所述非暂态计算机可读介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令当由一个或更多个处理器执行时，使系统进行以下操作：基于由可穿戴装置获得的图像数据来识别已经存在于环境中的现实世界物品；分析已经存在于所述环境中的所述现实世界物品，以确定针对所述环境的偏好特征，其中，所述偏好特征包括价格类别、尺寸类别、品牌或装饰主题中的一个或更多个；访问物品目录以检索具有与所述偏好特征相关的特征的物品的三维模型数据；以及使用所述三维模型数据，使所述物品的渲染显示在所述可穿戴装置的显示装置上。

结论

为便于理解，本公开内容中所讨论的过程被描绘为以独立的框表示的单独操作。然而，这些单独描绘的操作不应被解释为其执行必须依赖于顺序。描述过程的顺序不旨在被解释为限制，并且可以以任何顺序组合任何数目的所描述的过程框以实现该过程或者替选过程。此外，还可以修改或省略所提供的操作中的一个或更多个。

虽然已经以特定于结构特征和/或方法动作的语言描述了主题，但是应当理解的是，在所附权利要求中限定的主题不必限于以上所描述的特定特征或动作。确切地说，特定特征和动作被公开为实现权利要求书的示例形式。

在描述本发明的上下文中(特别是在所附权利要求书的上下文中)，除非在本文中另有指示或与上下文明显矛盾，否则术语的单数形式的以及相似的修饰词应被解释为覆盖单数和复数。除非另有指示或与上下文明显矛盾，术语“基于(basedon)”、“基于(basedupon)”和类似的引用应被解释为“至少部分地基于”的含义，其包括“部分地基于”和“整体地基于”。

应当理解的是，在发明内容和/或具体实施方式中对“第一”、“第二”等用户或其他要素的任何引用并不旨在并且也不应被解释为必然对应于权利要求书的“第一”、“第二”等要素的任何引用。确切地说，在发明内容和/或具体实施方式中对“第一”和“第二”的任何使用可以用于区分开同一要素的两个不同实例(例如，两个不同的用户、两个不同的物品等)。

本文中所描述了某些配置，其包括本发明人已知的用于实施本发明的最佳模式。当然，在阅读上文描述后，这些所描述的配置的变化对本领域技术人员将是明显的。本领域技术人员将知道如何适当地采用这些变型，并且本文中所公开的配置可以以不同于具体描述的方式来实践。因此，本文所附权利要求书中记载的主题的所有修改和等效物都被包括在本公开内容的范围内。此外，除非本文中另有所指或通过上下文中清楚地否定，否则本发明涵盖了上述要素在其所有可能的改变中的任何组合。