דמיין לנהוג ברכב, באמצעות הקרנת תצוגה ראשית על השמשה הקדמית כדי לנווט בעיר לא מוכרת. זוהי מציאות רבודה (AR); המידע משמש לא רק להנחות אותך לאורך מסלול, אלא גם להתריע בפניך מידע בולט בסביבתיך, כגון רוכבי אופניים או הולכי רגל. המיקום הנכון של תוכן וירטואלי הוא לא רק מכריע, אלא אולי עניין של חיים ומוות.

מידע לא יכול לטשטש חומר אחר, והוא צריך להיות מוצג מספיק זמן כדי שתבין אותו, אך לא יותר מדי זמן מכך. מערכות מחשוב צריכות לקבוע את ההחלטות בזמן אמת, מבלי לגרום למידע להסיח את הדעת או להפריע. אנחנו בהחלט לא רוצים אזהרה לגבי רוכב אופניים שעומד לעבור מול המכונית כדי לטשטש את רוכבת האופניים עצמה!

כחוקר ב- AR אני משקיע זמן רב בניסיון להבין כיצד להביא את המידע הנכון למסך המשתמש, בדיוק במקום הנכון, בדיוק ברגע הנכון. למדתי שהצגת מידע רב מדי עלולה לבלבל את המשתמש, אך אי הצגת מספיק יכולה להפוך אפליקציה לחסרת תועלת. עלינו למצוא את הנקודה המתוקה בין לבין.

אלמנט מכריע בכך, מתברר, הוא הידיעה לאן המשתמשים מחפשים. רק אז נוכל לספק את המידע שהם רוצים במיקום בו הם יכולים לעבד אותו. המחקר שלנו כולל מדידה היכן המשתמש מסתכל בסצנה האמיתית, כדרך לעזור להחליט היכן למקם תוכן וירטואלי. עם AR מוכן לחדור לאזורים רבים בחיינו - מ נהיגה ל לעבוד ל נוֹפֶשׁ - נצטרך לפתור בעיה זו לפני שנוכל להסתמך על AR כדי לספק תמיכה בפעולות רציניות או קריטיות.

קביעת היכן לשים מידע

זה הגיוני שהמידע יופיע לאן שהמשתמש מחפש. בעת ניווט, משתמש יכול היה להסתכל על בניין, רחוב או אובייקט אמיתי אחר כדי לחשוף את המידע הווירטואלי המשויך; המערכת תדע להסתיר את כל התצוגות האחרות כדי להימנע מעומס הסצנה הנראית לעין.

אבל איך נדע על מה מישהו מסתכל? מתברר שניואנסים של הראייה האנושית מאפשרים לנו לבחון בעיני האדם ו לחשב לאן הם מסתכלים. על ידי זיווג נתונים אלה למצלמות המציגות את שדה הראייה של האדם, אנו יכולים לקבוע מה האדם רואה ועל מה הוא או היא מסתכלים.

מערכות מעקב אחר עיניים הופיעו לראשונה בשנות ה -1900 של המאה העשרים. במקור הם שימשו בעיקר ללימוד דפוסי קריאה; חלקם עשויים להיות פולשניים מאוד עבור הקורא. לאחרונה, מעקב אחר עיניים בזמן אמת הופיע והפך לזול יותר, קל יותר להפעלה וקטן יותר.

ניתן לחבר עוקבים אחר העיניים מסך או משולב במשקפיים לבישים או תצוגות המותקנות בראש. עוקבים אחר העיניים באמצעות שילוב של מצלמות, תחזיות ואלגוריתמים לראיית מחשב לחישוב מיקום העין ונקודת המבט על גבי צג.

בדרך כלל אנו בוחנים שני מדדים בבחינת נתוני מעקב אחר העיניים. הראשון נקרא a קבעון, ומשמש לתיאור כאשר אנו עוצרים את מבטנו, לעתים קרובות במיקום מעניין בסצנה מכיוון שהוא משך את תשומת ליבנו. השנייה היא א סאקאדה, אחת מתנועות העיניים המהירות המשמשות למיקום המבט. לתקופות קצרות של קיבעון מתרחשות תנועות מהירות, הנקראות saccades. ביסודו של דבר, עינינו במהירות נועזות ממקום למקום ולוקחות פיסות מידע על חלקים מסצנה. מוחנו מרכיב את המידע מהקיבעונות הללו יחד כדי ליצור תמונה חזותית במוחנו.

{youtube}tdFIvRMvFQI{/youtube}

שילוב מעקב אחר עיניים עם AR

לעתים קרובות תוכן AR מעוגן לאובייקט או מיקום בעולם האמיתי. לדוגמא, תווית וירטואלית המכילה שם רחוב צריכה להיות מוצגת באותו רחוב. באופן אידיאלי, אנו רוצים שתוויות ה- AR יופיעו קרוב לאובייקט האמיתי אליו הוא משויך. אבל עלינו גם להיזהר שלא לתת לתוויות AR מרובות לחפוף ולהפוך לקריאות. ישנן גישות רבות לניהול מיקום תוויות. אנו בוחנים אפשרות אחת: חישוב היכן האדם מסתכל בסצנה האמיתית והצגת תוויות AR רק במקום זה.

נניח, למשל, משתמש מקיים אינטראקציה עם אפליקציה סלולרית המסייעת לו לקנות דגנים דלי קלוריות במכולת. ביישום AR, כל דגני בוקר מכילים מידע קלורי. במקום להרים פיזית כל קופסת דגנים ולקרוא את התוכן התזונתי, המשתמש יכול להרים את המכשיר הנייד שלו ולהפנות אותו לקופסת דגנים מסוימת כדי לחשוף את המידע הרלוונטי.

אבל חשוב על כמה עמוס מעבר הדגנים של חנות באריזות שונות. ללא דרך כלשהי לנהל את תצוגת תוויות AR, תוויות המידע על קלוריות עבור כל קופסאות הדגנים יוצגו. אי אפשר יהיה לזהות את תכולת הקלוריות לדגנים שהוא מעוניין בה.

על ידי מעקב אחר עיניו נוכל לקבוע איזו קופסת דגנים בודדת המשתמש מסתכל. לאחר מכן אנו מציגים את המידע הקלורי עבור דגני בוקר מסוימים. כאשר הוא מעביר את מבטו לתיבה אחרת, אנו מציגים את הדמויות עבור הבא שהוא שוקל. המסך שלו מסודר, המידע שהוא רוצה זמין וכאשר הוא זקוק למידע נוסף, אנו יכולים להציג אותו.

סוג זה של פיתוח הופך אותו לתקופה מרגשת למחקר AR. היכולת שלנו לשלב סצנות בעולם האמיתי עם גרפיקה ממוחשבת בתצוגות ניידות משתפרת. זה ממלא את הסיכוי ליצור יישומים חדשים ומדהימים המרחיבים את יכולתנו לתקשר עם העולם הסובב אותנו, ללמוד ממנו ולהתבדר.

על המחבר

אן מקנמרה, פרופסור חבר להדמיה, אוניברסיטת טקסס A & M

מאמר זה פורסם במקור ב שיחה. קרא את מאמר מקורי.

ספרים קשורים

at

תודה על הביקור InnerSelf.com, איפה הם 20,000 + מאמרים משנים חיים המקדמים "עמדות חדשות ואפשרויות חדשות". כל המאמרים מתורגמים ל 30 + שפות. הירשם למגזין InnerSelf, המתפרסם מדי שבוע, ולהשראה היומית של מארי טי ראסל. מגזין InnerSelf פורסם מאז 1985.