增强现实主要实现的就是将虚拟物体合并现实世界再呈现给用户。将虚拟物体和现实世界合并的前提是需要先确定虚拟物体在现实世界中的准确位置，这就需要跟踪定位技术来实现定位的功能。跟踪定位技术可以实时监测设备在现实环境中的相对位置，相对角度。若设备和环境存在相对运动，还需要确定相对运动的方向和相对速度。在按照用户的角度重新建立坐标，将虚拟物体显示到坐标中。跟踪定位技术可以通过多种方式实现。成本最低应用最广的便是视频检测技术，通过边缘检测，模板匹配等方法识别视频影像中预设好的特定物体。视频检测的好处在于硬件成本低，只需要一个普通摄像头来捕捉影像再通过一定的算法计算就可以实现物体的跟踪定位。缺点在于需要大量的图形计算，并且计算精度跟算法和影像的清晰度密切相关。虽然现有的手持设备的运算能力越来越强，已经基本可以满足大量的图形计算，但是手持设备的摄像头的图像清晰度还比较薄弱，特别是在昏暗的环境下基本无法获取清晰的图像信息，即使借助设备自带的LED灯也只能近距离的拍摄而且拍摄的图像会有大量噪点，从而会导致视频检测产生误差，甚至无法工作。
除了视频检测的方法，还可以通过光学系统、超声波和陀螺仪等硬件系统来实现跟踪定位。用于定位跟踪的光学系统除了一般的彩色摄像头以外还有深度感应器、距离感应器等，但深度感应器和高精度的距离感应器成本过高，并不适用于普通手持设备。超声波定位的方法理论上可行，但对于体积较小的手持设备实现声波定位对于硬件的要求成本过高。陀螺仪在手持设备中已经非常的普及，相比视频检测它可以更精确的测量当前环境与设备相对方向和相对角度，相对加速度。相对于边缘检测，模板匹配方法不仅有更高的图像识别率，而且大大降低图形计算复杂度。模板匹配方法使用的标记一般由黑色封闭的矩形框和矩形框内各种图形或文字构成。其中黑色封闭的矩形框的作用是程序通过色差法可以很快识别视频图像中的标记，而矩形框内部的图形或文字可以获取标记的具体信息，如虚拟对象的位置，方向，对象类型等。这样当环境中的定位标记被识别后，计算从预定义标记到现实场景标记的坐标转移矩阵，系统根据图形的仿射不变性原理通过该转移矩阵来绘制虚拟物体，并渲染展示给用户。最常见的模板匹配的应用就是现在普遍使用的QR码。一个QR码就是一个模板匹配的标示。QR码就是一种矩形的二维码，QR码的三个角落像“回”字样的正方形图案是供解码软件作定位用的图案。其他黑白图案则是标示中的具体信息。QR码的特点是编码密度高，信息量大，并带纠错功能，所以被广泛使用。但由于QR码的图形的高密度性，以及成像设备清晰度的局限性，还无法将QR码作为增强现实的标示。对于手持设备本身硬件条件而言，比较适合使用模板匹配的方法结合陀螺仪实现手持设备上的增强现实。(www.xing528.com)
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