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VR眼球追蹤技術國內發展史

2016/11/21 9:14:12來源:本站整理作者:不詳我要評論(0)

VR的眼球追蹤技術是VR技術中相當重要的一環,這里來看看國內頂級的VR眼球追蹤技術公司的一些發展史吧。

VR百科

眼球追蹤

11月2日下午,七鑫易維發布了眼球追蹤模組aGlass。據官方介紹,aGlass擁有“全場視角追蹤、高精度、低延遲”的全球領先技術優勢。

全場視角追蹤范圍達到人眼轉動極限,垂直30°、水平50°,高精度達到國際領先水平<0.5°,追蹤速度高達380Hz,延遲低于5毫秒。

此外,七鑫易維的眼球追蹤模組,擁有注視點渲染的技術特性,同等硬件性能條件下,可以使渲染效率提高7倍以上,節省87%的像素數據量。

這數據意味著,現有的硬件即足以負擔VR所需的性能,用戶使用VR的成本將大大降低。

據彭凡介紹,人眼只看得清自己注視的區域,周邊區域都很模糊。

因此,不需要把整個畫面的像素渲染得很精細,只需把中央視野區域渲染清晰一點,而想要實現注視點渲染,難點在于算法。

人眼無時不刻不在動,注視點追蹤需要對眼球特征圖像進行高速采集提取。

如何利用注視點追蹤算法,在各種環境條件下精準、實時地知道人在看哪里,這是七鑫易維面對的挑戰。

“我們遇到過各種各樣的眼球的特征,不過并沒有多大關系,我們會先進行數據校準。

校準的時候就把這些情況都計算進去了。”彭凡表示,人一直都在動,而且人眼都有微小差別,如果算法不夠優秀,將導致識別率太低。

“這種技術哪怕準確度多5%,門檻就不一樣。”

此外,由于圖像識別會受到光的影響,七鑫易維采用了近紅外光的傳感器模組,并且設置了兩個光源進行補光。

由于采集到的圖像是近紅外光圖像,眼球圖像很穩定,能夠很好地識別眼球的特征。

為了進一步提升用戶體驗,七星易維建立了深度學習實驗室,除了傳統的圖像識別技術,也在探索深度學習方法。

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