根據(jù)一篇論文，俄羅斯的研究人員開發(fā)了一個可以幫助精確預(yù)測下一個注視點，以減少因眨眼造成的誤差的數(shù)學(xué)模型。

這篇發(fā)表在SID Symposium Digest of Technical Papers的研究論文表明，所述模型能夠提升追蹤注視點渲染的精度。

俄羅斯人民友誼大學(xué)的研究員維克托·貝爾亞耶夫（Viktor Belyaev）表示：“我們已經(jīng)有效地解決了在大量VR系統(tǒng)中存在的注視點渲染問題。“

對于人類的視覺系統(tǒng)，中央凹為視場中心提供了更清晰的視覺，而外圍視場的視覺質(zhì)量則相對更低。注視點渲染利用這一特性，集中資源來重點渲染注視點區(qū)域，并減少頭顯外圍視覺的空間分辨率，從而降低每像素的計算。

然而，由于人眼運動是一個復(fù)雜的、很大程度上是隨機的過程，注視點渲染技術(shù)在預(yù)測下一個注視點的速度和精度方面存在限制。

為了解決這個問題，俄羅斯的研究人員開發(fā)了一種數(shù)學(xué)建模方法以幫助提前計算下一個注視點。

模型的預(yù)測是基于對掃視運動的研究。這種快速的節(jié)奏性眼球運動是指目光從一個對象轉(zhuǎn)移到另一個對象，而這可以暗示下一個注視點。所以，研究人員專注于一個能夠幫助獲取掃視運動參數(shù)的數(shù)學(xué)模型，然后再利用相關(guān)數(shù)據(jù)計算圖像的注視點區(qū)域。 

團(tuán)隊對VR頭顯和AR眼鏡進(jìn)行了實驗驗證。基于所述數(shù)學(xué)模型的眼動追蹤器能夠檢測到輕微的眼球運動（3.4分鐘，相當(dāng)于0.05度）。另外，研究小組同時設(shè)法消除了因眨眼造成的計算誤差：模型中的一個過濾器將誤差降低了10倍。

他補充說：“未來，我們計劃校準(zhǔn)我們的眼動追蹤器，以減少顯示器或頭顯移動對用戶頭部的影響。”

原文轉(zhuǎn)載自映維網(wǎng)：https://news.nweon.com/82800