Bayangkan memandu kereta, menggunakan unjuran paparan kepala pada kaca depan untuk menavigasi bandar yang tidak dikenali. Ini adalah realiti tambahan (AR); maklumat itu digunakan untuk bukan sahaja memandu anda sepanjang laluan, tetapi juga untuk memberi isyarat kepada anda maklumat penting di persekitaran anda, seperti pengendara basikal atau pejalan kaki. Penempatan kandungan maya yang betul tidak hanya penting, tetapi mungkin masalah kehidupan dan kematian.

Maklumat tidak boleh mengaburkan bahan lain, dan harus dipaparkan cukup lama untuk Anda memahaminya, tetapi tidak terlalu lama dari itu. Sistem komputer perlu membuat penentuan ini dalam masa nyata, tanpa menyebabkan sebarang maklumat yang mengganggu atau menonjol. Kami pasti tidak mahu memberi amaran tentang pelumba sepeda untuk menyeberang di hadapan kereta untuk mengaburkan diri para pelumba!

Sebagai penyelidik di AR, saya menghabiskan banyak masa untuk mencari cara untuk mendapatkan maklumat yang tepat ke skrin pengguna, di tempat yang betul, tepat pada masanya. Saya telah belajar bahawa menunjukkan terlalu banyak maklumat boleh mengelirukan pengguna, tetapi tidak menunjukkan cukup dapat membuat aplikasi tidak berguna. Kita perlu mencari tempat yang manis di antara.

Unsur penting ini, ternyata, mengetahui pengguna di mana pengguna melihat. Hanya kemudian, kami dapat menyampaikan maklumat yang mereka inginkan di lokasi di mana mereka boleh memprosesnya. Penyelidikan kami melibatkan pengukuran di mana pengguna sedang mencari di tempat kejadian sebenar, sebagai cara untuk membantu menentukan tempat untuk menempatkan kandungan maya. Dengan AR bersedia untuk menyusupkan banyak bidang kehidupan kita - dari memandu kepada bekerja kepada rekreasi - kita perlu menyelesaikan masalah ini sebelum kita boleh bergantung kepada AR untuk memberi sokongan untuk tindakan serius atau kritikal.

Menentukan di mana untuk meletakkan maklumat

Adalah masuk akal untuk mendapatkan maklumat di mana pengguna mencari. Apabila menavigasi, pengguna boleh melihat bangunan, jalan atau objek sebenar lain untuk mendedahkan maklumat maya yang berkaitan; sistem akan tahu untuk menyembunyikan semua paparan lain untuk mengelakkan kekacauan di tempat kejadian yang kelihatan.

Tetapi bagaimana kita tahu apa yang seseorang melihat? Ternyata nuansa visi manusia membolehkan kita untuk memeriksa di mata seseorang dan kira di mana mereka cari. Dengan memasangkan data dengan kamera yang menunjukkan bidang pandangan seseorang, kita dapat menentukan apa yang dilihat orang dan apa yang dilihatnya.

Sistem pengesan mata pertama muncul di 1900s. Pada mulanya mereka kebanyakannya digunakan untuk mempelajari corak membaca; sesetengah mungkin sangat mengganggu pembaca. Baru-baru ini, penjejakan mata masa nyata telah muncul dan menjadi lebih murah, lebih mudah untuk digunakan dan lebih kecil.

Pelacak mata boleh dilampirkan kepada skrin atau bersepadu ke dalam cermin kacukan atau paparan yang dipasang kepala. Mata dikesan menggunakan kombinasi kamera, unjuran dan algoritma penglihatan komputer untuk mengira posisi mata dan sudut pandangan pada monitor.

Kami biasanya melihat dua langkah ketika memeriksa data penjejakan mata. Yang pertama disebut a penetapan, dan digunakan untuk menerangkan apabila kita menjeda pandangan kita, selalunya di lokasi yang menarik di tempat kejadian kerana ia telah menarik perhatian kita. Yang kedua adalah a saccade, salah satu gerakan mata pesat yang digunakan untuk memposisikan pandangan. Masa penetapan jangka pendek diikuti dengan pergerakan cepat, yang disebut saccades. Pada asasnya, mata kita dengan cepat melayang dari tempat ke tempat mengambil maklumat mengenai bahagian-bahagian kejadian. Otak kita kemudian meletakkan maklumat dari tumpuan ini bersama-sama untuk membentuk imej visual dalam minda kita.

{youtube}tdFIvRMvFQI{/youtube}

Menggabungkan pengesanan mata dengan AR

Selalunya kandungan AR ditujukan kepada objek atau lokasi dunia sebenar. Sebagai contoh, label maya yang mengandungi nama jalan harus dipaparkan di jalan tersebut. Sebaiknya, kami ingin label AR kelihatan dekat dengan objek sebenar yang dikaitkan dengannya. Tetapi kita juga perlu berhati-hati untuk tidak membiarkan beberapa label AR bertindih dan menjadi tidak boleh dibaca. Terdapat banyak pendekatan untuk menguruskan penempatan label. Kami sedang meneroka satu pilihan: mengira di mana orang mencari di tempat kejadian sebenar dan memaparkan label AR hanya di tempat itu.

Misalnya, pengguna berinteraksi dengan aplikasi mudah alih yang membantu dia membeli bijirin rendah kalori di kedai runcit. Dalam aplikasi AR, setiap bijirin mempunyai maklumat kalori yang berkaitan dengannya. Daripada memetik secara fizikal setiap kotak bijirin dan membaca kandungan pemakanan, pengguna boleh memegang peranti mudah alihnya dan menunjukkannya ke dalam kotak bijirin tertentu untuk mendedahkan maklumat yang berkaitan.

Tetapi fikirkan bagaimana sesak lorong bijirin kedai adalah dengan pelbagai pakej. Tanpa cara untuk menguruskan paparan label AR, label maklumat kalori untuk semua kotak bijirin akan dipaparkan. Tidak mustahil untuk mengenal pasti kandungan kalori untuk bijirin yang dia berminat.

Dengan mengesan matanya, kita dapat menentukan kotak bijirin mana yang pengguna cari. Kemudian kami memaparkan maklumat kalori untuk bijirin tertentu. Apabila dia mengalihkan pandangannya ke kotak lain, kami memaparkan angka-angka untuk yang berikutnya yang difikirkannya. Skrinnya tidak rapi, maklumat yang diinginkannya tersedia dan apabila dia memerlukan maklumat tambahan, kami dapat memaparkannya.

Jenis pembangunan menjadikannya masa yang menarik untuk penyelidikan AR. Keupayaan kami untuk mengintegrasikan adegan dunia sebenar dengan grafik komputer pada paparan mudah alih semakin baik. Ini memberi prospek untuk mewujudkan aplikasi baru yang menakjubkan yang meluaskan kemampuan kami untuk berinteraksi, belajar dari dan dilayan oleh dunia di sekeliling kita.

Tentang Pengarang

Ann McNamara, Profesor Madya Visualisasi, Texas A & M University

Artikel ini pada asalnya diterbitkan pada Perbualan. Membaca artikel asal.

Buku-buku yang berkaitan

at

Terima kasih kerana melawat InnerSelf.com, mana ada 20,000 + rencana mengubah hidup yang mempromosikan "Sikap Baharu dan Kemungkinan Baharu." Semua artikel diterjemahkan ke dalam 30+ bahasa. Langgan kepada Majalah InnerSelf, diterbitkan setiap minggu, dan Inspirasi Harian Marie T Russell. lahirnya Magazine telah diterbitkan sejak tahun 1985.