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VR眼球追踪技术国内发展史

2016/11/21 9:14:12来源:本站整理作者:不详我要评论(0)

VR的眼球追踪技术是VR技术中相当重要的一环,这里来看看国内顶级的VR眼球追踪技术公司的一些发展史吧。

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眼球追踪

11月2日下午,七鑫易维发布了眼球追踪模组aGlass。据官方介绍,aGlass拥有“全场视角追踪、高精度、低延迟”的全球领先技术优势。

全场视角追踪范围达到人眼转动极限,垂直30°、水平50°,高精度达到国际领先水平<0.5°,追踪速度高达380Hz,延迟低于5毫秒。

此外,七鑫易维的眼球追踪模组,拥有注视点渲染的技术特性,同等硬件性能条件下,可以使渲染效率提高7倍以上,节省87%的像素数据量。

这数据意味着,现有的硬件即足以负担VR所需的性能,用户使用VR的成本将大大降低。

据彭凡介绍,人眼只看得清自己注视的区域,周边区域都很模糊。

因此,不需要把整个画面的像素渲染得很精细,只需把中央视野区域渲染清晰一点,而想要实现注视点渲染,难点在于算法。

人眼无时不刻不在动,注视点追踪需要对眼球特征图像进行高速采集提取。

如何利用注视点追踪算法,在各种环境条件下精准、实时地知道人在看哪里,这是七鑫易维面对的挑战。

“我们遇到过各种各样的眼球的特征,不过并没有多大关系,我们会先进行数据校准。

校准的时候就把这些情况都计算进去了。”彭凡表示,人一直都在动,而且人眼都有微小差别,如果算法不够优秀,将导致识别率太低。

“这种技术哪怕准确度多5%,门槛就不一样。”

此外,由于图像识别会受到光的影响,七鑫易维采用了近红外光的传感器模组,并且设置了两个光源进行补光。

由于采集到的图像是近红外光图像,眼球图像很稳定,能够很好地识别眼球的特征。

为了进一步提升用户体验,七星易维建立了深度学习实验室,除了传统的图像识别技术,也在探索深度学习方法。

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