VR眼球追蹤技術(shù)國內(nèi)發(fā)展史

VR的眼球追蹤技術(shù)是VR技術(shù)中相當重要的一環(huán)，這里來看看國內(nèi)頂級的VR眼球追蹤技術(shù)公司的一些發(fā)展史吧。

眼球追蹤

11月2日下午，七鑫易維發(fā)布了眼球追蹤模組aGlass。據(jù)官方介紹，aGlass擁有“全場視角追蹤、高精度、低延遲”的全球領(lǐng)先技術(shù)優(yōu)勢。

全場視角追蹤范圍達到人眼轉(zhuǎn)動極限，垂直30°、水平50°，高精度達到國際領(lǐng)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(shù)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(jié)省87%的像素數(shù)據(jù)量。

這數(shù)據(jù)意味著，現(xiàn)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(jù)彭凡介紹，人眼只看得清自己注視的區(qū)域，周邊區(qū)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(qū)域渲染清晰一點，而想要實現(xiàn)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(huán)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(zhàn)。

“我們遇到過各種各樣的眼球的特征，不過并沒有多大關(guān)系，我們會先進行數(shù)據(jù)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(yōu)秀,將導致識別率太低。

“這種技術(shù)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(wěn)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(tǒng)的圖像識別技術(shù)，也在探索深度學習方法。