आई ट्रैकिंग: एक बार कैलिब्रेट करें, जीवन भर उपयोग करें?

आई-ट्रैकिंग तकनीक लंबे समय से एक्सआर हेडसेट के लिए एक मुख्य इंटरेक्शन विधि रही है, फिर भी अगर हेडसेट थोड़ा सा भी बदलता है तो प्रदर्शन अक्सर खराब हो जाता है। क्या इसे केवल एक बार अंशांकित करने और उस अंशांकन को जीवन भर जारी रखने का कोई तरीका है?

स्कार्रेडघोस्ट-एक प्रसिद्ध विदेशी एक्सआर समीक्षक और एक्सआर वेबसाइट के संस्थापक- द घोस्ट हॉवेल्स शंघाई में वीआर/एआर उद्योग एक्सपो में स्टार्टअप इमर्सिक्स से मुलाकात हुई। इमर्सिक्स आंखों की ट्रैकिंग के लिए एक बिल्कुल अलग दृष्टिकोण अपना रहा है: यह पुतली को ट्रैक करने के बजाय, रेटिना को ट्रैक करता है।

निम्नलिखित पाठ को पठनीयता के लिए थोड़ा संपादित किया गया है।

सांचे को तोड़ना: जबकि अन्य पुतली को लक्षित करते हैं, यह रेटिना को लक्षित करता है

जबकि वर्तमान में बाजार में लगभग सभी आई-ट्रैकिंग समाधान पुतली को ट्रैक करते हैं, इमर्सिक्स ने एक पूरी तरह से अलग रास्ता चुना है: उपयोगकर्ता की रेटिना को ट्रैक करना।

कंपनी के अनुसार, रेटिना ट्रैकिंग पारंपरिक तरीकों की तुलना में कई प्रमुख लाभ प्रदान करती है:

1. रेटिना प्रत्येक व्यक्ति के लिए अद्वितीय है, जो इसे पहचान प्रमाणीकरण के लिए उपयुक्त बनाता है और इसे बनाना बेहद कठिन है;

2. समय के साथ रेटिना वस्तुतः अपरिवर्तित रहता है, इसलिए आई-ट्रैकिंग अंशांकन केवल एक बार करने की आवश्यकता होती है और उसके बाद वैध रहता है;

3. रेटिना आंख की 'जमीनी सच्चाई' का प्रतिनिधित्व करता है; इस बात की परवाह किए बिना कि हेडसेट उपयोगकर्ता के सिर पर कैसे शिफ्ट होता है, प्रारंभिक अंशांकन प्रभावी रहता है - जिसका अर्थ है कि डिवाइस को हटाने और वापस लगाने के बाद भी किसी पुन: अंशांकन की आवश्यकता नहीं है;

4. ट्रैकिंग परिशुद्धता अत्यधिक उच्च हो सकती है;

5. मॉड्यूल को बहुत छोटा बनाया जा सकता है (नाक के पुल के पास केवल दो छोटी इकाइयों की आवश्यकता होती है), अल्ट्रा-लो बिजली खपत (10mW से कम) के साथ काम करते हैं, और बहुत उच्च गति (120Hz तक) प्राप्त कर सकते हैं।

यह वर्तमान एमआर हेडसेट में आंखों की ट्रैकिंग से जुड़े लगभग सभी दर्द बिंदुओं को प्रभावी ढंग से हल करता है - जैसे कि हेडसेट को चालू करने और कुछ बार उतारने के बाद प्रदर्शन में गिरावट, जिसके कारण कठिन अंशांकन प्रक्रिया को दोहराना आवश्यक हो जाता है। इमर्सिक्स के समाधान से, ऐसी परेशानियां सैद्धांतिक रूप से समाप्त हो जाती हैं।

यह कैसे काम करता है

दृष्टिकोण अत्यधिक सरल है.

प्रत्येक आई-ट्रैकिंग मॉड्यूल में सिर्फ एक कैमरा और एक इन्फ्रारेड एलईडी होता है जिसका उपयोग आंख को रोशन करने के लिए किया जाता है। विशेष रूप से, एक एकल एलईडी पर्याप्त है, जिससे मॉड्यूल पारंपरिक डिजाइनों की तुलना में बहुत अधिक कॉम्पैक्ट हो जाता है जिसके लिए एलईडी की अंगूठी की आवश्यकता होती है।

अंशांकन चरण के दौरान, उपयोगकर्ता विशिष्ट नेत्र गति करता है। प्रत्येक कैमरा मॉड्यूल आंख का निरीक्षण करता है, लेकिन बाहर की ओर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, यह 'अंदर देखने' का प्रयास करता है। यह कैमरे को समय के साथ रेटिना कैसे बदलता है, इस पर डेटा कैप्चर करने में सक्षम बनाता है।

अंशांकन प्रक्रिया के पीछे डिजाइन अवधारणा यह है कि आंख को विभिन्न दिशाओं में घुमाया जाए, जिससे चरण दर चरण संपूर्ण रेटिना कैमरे के सामने आ सके। सॉफ़्टवेयर फिर एक संपूर्ण रेटिना छवि का पुनर्निर्माण करता है और उसका अद्वितीय 'फ़िंगरप्रिंट' निकालता है। वास्तव में, यह अंशांकन प्रक्रिया उपयोगकर्ता के रेटिना का एक व्यापक फ़ीचर मानचित्र तैयार करती है। चूंकि रेटिना समय के साथ स्थिर रहता है (कम से कम बुढ़ापे तक), इस मानचित्र का उपयोग कई वर्षों तक किया जा सकता है।

अंशांकन के बाद सिस्टम सक्रिय रूप से आंख को कैसे ट्रैक करता है? इस स्तर पर, प्रत्येक कैमरा अपनी संबंधित आंख की निगरानी करना जारी रखता है - विशेष रूप से, आंख के वर्तमान अभिविन्यास के आधार पर दृश्यमान रेटिना का क्षेत्र। अंशांकन के दौरान बनाए गए पूर्ण रेटिना मानचित्र के विरुद्ध इस छोटे, दृश्यमान रेटिना क्षेत्र का मिलान करने के लिए एक विशेष एल्गोरिदम का उपयोग करके, सिस्टम आंख के अभिविन्यास को सटीक रूप से निर्धारित कर सकता है।

इमर्सिक्स के अनुसार, यह ट्रैकिंग अत्यधिक सटीक (उप-डिग्री सटीकता का दावा) है। इसके अलावा, क्योंकि कैमरा रेटिना के सापेक्ष नेत्रगोलक के पूर्ण घुमाव को ट्रैक करता है - चश्मे के सापेक्ष पुतली की स्थिति के बजाय - कैमरे की गति के विरुद्ध ट्रैकिंग बेहद मजबूत है। नतीजतन, आप अपनी इच्छानुसार चश्मा लगा सकते हैं या उतार सकते हैं, और आई ट्रैकिंग बिना पुनर्गणना के कार्य करना जारी रखती है, भले ही स्थिति और अभिविन्यास हर बार थोड़ा भिन्न हो।

वास्तविक दुनिया का अनुभव: क्या यह वास्तव में काम करता है

अब तक, आप शायद सोच रहे होंगे कि क्या यह वास्तव में प्रचार पर खरा उतरता है।

कंपनी का एक प्रतिनिधि सिस्टम को आज़माने के लिए मुझे मंच के पीछे ले गया। मुझे कुछ भी रिकॉर्ड करने की अनुमति नहीं थी, इसलिए मैं अपना अनुभव बताने में मदद के लिए आधिकारिक वीडियो और छवियों का उपयोग कर रहा हूं।

मुझे इमर्सिक्स तकनीक से सुसज्जित कुछ जोड़े फ़्रेम सौंपे गए। ये स्मार्ट ग्लास या एआर ग्लास नहीं थे - केवल ट्रैकिंग तकनीक का परीक्षण करने के लिए डिज़ाइन किए गए फ्रेम थे। मैं सर्किटरी को स्पष्ट रूप से देख सकता था, इसलिए मैं तैयार उत्पाद के बजाय एक प्रोटोटाइप का परीक्षण कर रहा था। यह स्पष्ट रूप से एक विकास किट का उपयोग करके एक प्रौद्योगिकी प्रदर्शन था।

विशेष चश्मा लगाने के बाद, उन्हें एक लैपटॉप से ​​जोड़ा गया, जिससे आई-ट्रैकिंग कैलिब्रेशन रूटीन शुरू हो गया। मैं लैपटॉप स्क्रीन पर केंद्र में एक छोटे लाल आयत के साथ बड़े मार्कर (संभवतः ArUco मार्कर) देख सकता था। इन मार्करों का उद्देश्य स्पष्ट रूप से प्रोटोटाइप चश्मे को स्क्रीन की स्थिति को ट्रैक करने में मदद करना था; चूंकि कैलिब्रेशन डिवाइस पर स्वयं नहीं किया जा सकता था - यह देखते हुए कि इसमें एआर या वीआर क्षमताओं का अभाव था और इसमें केवल फ्रेम शामिल थे - इसे लैपटॉप के माध्यम से किया जाना था, जिससे स्क्रीन का पता लगाने के लिए चश्मे की आवश्यकता होती थी। मैं कल्पना करता हूं कि यदि सॉफ़्टवेयर को सीधे चश्मे में एम्बेड किया गया होता तो ये मार्कर आवश्यक नहीं होते।

संक्षेप में, एक छोटा सा कर्सर मेरी आँखों से जुड़ा हुआ था, जिससे मुझे अपनी निगाहें घुमाकर उसे स्थानांतरित करने की अनुमति मिल रही थी। मेरा काम छोटे आयत को पूरी तरह मिटाने के लिए इस कर्सर को स्क्रीन पर घुमाना था। यह एक आयत को मिटाने के लिए एमएस पेंट में एक छोटे-त्रिज्या इरेज़र टूल का उपयोग करने के समान था। इसे पूरी तरह से मिटाने के लिए मुझे अपनी आंखों को बार-बार आगे-पीछे करना पड़ा। मैंने देखा कि जैसे-जैसे मैं आगे बढ़ता गया, आंख-नियंत्रित कर्सर 'पिछड़ता' प्रतीत होता था, जिससे मुझे आयत को साफ़ करने के लिए अपनी आँखों को एक तरफ से दूसरी तरफ अधिक जोर से घुमाना पड़ता था। यह जानबूझकर किया गया हो सकता है, मुझे अपना ध्यान परिधि की ओर स्थानांतरित करने के लिए प्रोत्साहित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है ताकि कैमरे मेरे रेटिना दृश्य की पूरी श्रृंखला को कैप्चर कर सकें।

अंशांकन में कुछ मिनट लगे। इसका पालन करना आसान था, हालाँकि मेरी अपेक्षा से थोड़ा अधिक समय तक, और अंतिम कुछ सेकंड के दौरान पॉइंटर को हिलते हुए देखने से आँखों पर थोड़ा दबाव पड़ा।

उसके बाद, आई-ट्रैकिंग सत्र शुरू हो सका। यह प्रदर्शित करने के लिए कि आई-ट्रैकिंग काम कर रही है, एक स्टाफ सदस्य ने एक अन्य एप्लिकेशन लॉन्च किया; मैंने लैपटॉप स्क्रीन पर ArUco मार्करों का एक अलग सेट और लाल वृत्तों का एक ग्रिड देखा। मैं इसे नीला करने के लिए एक विशिष्ट वृत्त को देख सकता था, जो पुष्टि करता था कि सिस्टम सही ढंग से काम कर रहा था। मुझे कहना होगा, इसने काफी अच्छा काम किया। सटीकता प्रभावशाली थी, और जिन तत्वों को मैंने देखा उनका रंग वास्तविक समय में बदल गया। यह बहुत बढ़िया था.

बेशक, मैं उप-डिग्री सटीकता या 120 हर्ट्ज फ्रेम दर के संबंध में दावों को सत्यापित नहीं कर सकता। हालाँकि, मैं पुष्टि कर सकता हूँ कि सिस्टम बिल्कुल विज्ञापित के अनुसार काम करता है - कम से कम Apple विज़न प्रो के समान संदर्भ में। यह पहले से ही एक महत्वपूर्ण उपलब्धि है, यह देखते हुए कि कुछ मौजूदा आई-ट्रैकिंग समाधान प्रदर्शन के उस स्तर को भी संभालने के लिए संघर्ष करते हैं।

मैं यह देखने के लिए हेडसेट को थोड़ा सा स्थानांतरित करने में भी सक्षम था कि क्या सिस्टम पुन: अंशांकन के बिना सही ढंग से काम करना जारी रखेगा; इसने मेरे त्वरित परीक्षणों में अच्छा प्रदर्शन किया।

अंतिम प्रभाव: आशाजनक, लेकिन गोपनीयता एक चिंता का विषय है

इस समाधान ने मुझे सचमुच आश्चर्यचकित कर दिया। यह नेत्र ट्रैकिंग के लिए एक नवीन दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करता है जो अंशांकन समस्याओं को समाप्त करता है और कॉम्पैक्ट, कम-शक्ति और सटीक नेत्र-ट्रैकिंग मॉड्यूल के निर्माण को सक्षम बनाता है।

मेरे व्यावहारिक अनुभव से पुष्टि हुई कि यह प्रभावी ढंग से काम करता है। मेरे पास इसे आज़माने के लिए केवल कुछ ही मिनट थे - वास्तविक संवर्धित वास्तविकता उपकरण पर व्यापक परीक्षण के बजाय तकनीकी प्रदर्शन तक सीमित - इसलिए मैं अंतिम निर्णय सुरक्षित रख रहा हूँ। हालाँकि, मैंने जो परीक्षण किए, उनके सकारात्मक परिणाम आए और प्रदर्शन पूरी तरह से दावों पर खरा उतरा।

मेरी एकमात्र चिंता गोपनीयता है। सिस्टम को मेरे रेटिना के पूर्ण स्कैन की आवश्यकता है, जिसका अर्थ है कि संपूर्ण रेटिना डेटा को कहीं संग्रहीत किया जाना चाहिए। जैसा कि कहा गया है, इस समस्या को डेटा को स्थानीय रखकर हल किया जा सकता है ताकि यह उपयोगकर्ता के डिवाइस को कभी न छोड़े।

मेरा मानना ​​है कि यह एक अत्यधिक आशाजनक उत्पाद है।

स्रोत: वीआरएआर प्लैनेट