密度需随环境复杂度自适应
别名: 自适应密度 · view management · 视觉拥挤 · feature congestion
概念解释
同一套标签，贴在空白墙上清清楚楚，贴进零件堆成山的工位就糊成一片，还把零件轮廓盖住。自适应叠加密度（adaptive overlay density）把环境的视觉复杂度当成输入：背景简单时标签可以密，背景已经布满边缘和纹理时，标签要变少、变小、或改成只在注视附近出现。密度不是一个产品常数。
自适应是双向的。不是只在「看起来已经很满」时做减法，空白场景里也可以把密度加回去。
机制
人眼对叠加的分辨，受背景的特征拥挤限制。Rosenholtz 的 clutter 度量用颜色、方向、对比的局部变异来预测搜索变慢；AR 的标签是在这张已经拥挤的图上再铺一层。空白墙的拥挤低，多几个标签仍能分开；机柜、线缆、印刷品把局部变异抬高，同样数量的标签会互相以及和背景抢边缘。View management（Bell、Feiner、Höllerer 一路）按投影位置和重叠来挪标签、做聚合，本质是让密度成为背景几何的函数。
复杂度还会随朝向变：转头从白墙转到窗边的桌面，拥挤在一帧里跳变。固定密度会在其中一档过稀、另一档过密。跟得上的自适应需要一个可计算的复杂度信号（边缘密度、特征拥挤、深度层数），再映射到标签上限、字号或不透明度。
怎么研究
准备两间复杂度不同的房间（或同一房间的两面墙），放置同一批候选标签，比较固定密度与按 clutter 度量调节的密度。因变量：标签可读性、真实背景轮廓是否仍能描出、搜索指定标签的时间。Tatzgern、Grasset 等对 AR 标签布局的评估走的就是这条「背景变、布局变」的路线。
自变量：背景特征拥挤、调节算法（固定 / 按拥挤截断 / 按注视开窗）、标签候选数量。 因变量：识别正确率、背景边缘保留、搜索时间。
用渲染出来的假背景会低估真实纹理的拥挤，现场照片或真房间才能把复杂度测准。
边界
环境始终简单（空展厅的一面白墙）时，自适应几乎不触发，固定密度就够。用户自己有一条密度滑杆并且会用时，算法让位，但仍应提供「随背景」这一档，因为人不会每转一次头就去拧滑杆。算法若把复杂度测错（把一件高对比的艺术墙当成「拥挤」而清空标签），自适应会比固定更糟。安全关键模式里面积上限仍然压过自适应——再简单的背景也不能用满中心视场。
怎么落地
- 用一个现场可算的复杂度信号（边缘密度或特征拥挤）去设当前标签上限，而不是全产品一个默认条数。
- 复杂度升高时先聚合、缩字号、缩到注视附近；降低时再把收起的标签放回来，避免只会做减法。
- 验证：同一套标签，分别在空白墙和堆满零件的工位上打开。空白墙上应能多出可读标签，工位上应能看出零件轮廓。两头密度一样，就是没有自适应。