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亚博网页登录|详解谷歌最新的“去头显”研究如何实现

发布日期:2021-06-25 00:07浏览次数:
本文摘要:VR意味着有很多技术上需要解决的问题,其中之一是让社会更现实和生动吗? MR视频可以解决问题的部分——将VR平视的人和平视广播的内容放在一起。之所以意味着解决一部分问题,是因为看不到粗抬头。 谷歌最近发表的研究是解决问题。右图中,1号是绿色窗帘视频的场景,2号是广播的VR内容,3号是1、2混合的视频,4号是用户的脸映在脑海里。 为了超越这个效果,谷歌的工作人员在博客上说明了这个问题解决方式由三个部分组成。

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VR意味着有很多技术上需要解决的问题,其中之一是让社会更现实和生动吗? MR视频可以解决问题的部分——将VR平视的人和平视广播的内容放在一起。之所以意味着解决一部分问题,是因为看不到粗抬头。

谷歌最近发表的研究是解决问题。右图中,1号是绿色窗帘视频的场景,2号是广播的VR内容,3号是1、2混合的视频,4号是用户的脸映在脑海里。

为了超越这个效果,谷歌的工作人员在博客上说明了这个问题解决方式由三个部分组成。动态脸模型狩猎这一问题解决方式的核心是动态狩猎用户的脸,制作3D模型,最后在MR视频中可以看到出现在头上的用户的脸。

明确的方法是,首先用户必须躺在椅子上面对显示器和没有深度感觉能力的照相机,如右图所示,用户的眼睛要对准显示器上的小标志移动,必须展开一次,需要将近一分钟。虽然很难制作静态脸部模型,但这种动态狩猎向研究者明确提出的更高拒绝是用户的眨眼、横向。

经过很多人的测试,他们可能会建立数据库,将来谷歌可以把它带入消费者市场。校准摄影MR视频必须对摄像机展开一些调整工作,其中之一是显示为VR头的时间是实时的。拍摄MR视频的过程是,切出用户的绿色窗帘影像,与VR视频拼凑在一起,所谓时间实时,是用户和VR视频同时展开。

一般来说,这些时间差必须人工估计,实践上也很难,但谷歌的研究者从正面敲VR头,追踪该项目的3D建模,寻找在VR部分调整时间参数的新方法, 另一个部分需要校准动态面部模型和头部显示方向的数值。也就是说,3D面部模型必须在最后的MR视频中几乎复盖面积VR的头部。

这样我们看到的效果就奇怪了。为了超过这个效果,研究者必须对头贞进行追踪,最后可以通过视频动态地进行校准。制作和图形的最后一步必须制作合适的3D面部模型,合适的标准依然是我们最后在MR视频中看到的效果。

除了复盖上述眼部动作的面部跟踪以外,SMI公司还使用了HTCVive装备的眼部跟踪技术。SMI的眼部跟踪可以提供非常丰富的眼部动作数据,为什么需要追加眼部跟踪,因为我们的动态面部模型狩猎方案是智慧模型化的。对于视频,我们不会使用算法在第一阶段得到的数据库中搜索最佳面部图像。

除了美学考虑,还有年龄、光线、肤色等。SMI的数据不会与前者同时动态传输。但是研究者的目的不是制作极其现实的脸部模型,人类对脸部使用的人工产品灵敏度非常高,即使一点不自然,有伤口也会引起呼吸困难,这种“可怕的山谷理论”——的理论是对人类机器人和非人类物体的1970年日本机器人专家森政弘明确了这一点。

森政弘的假设是,机器人与人外表、动作相似,因此人也不会对机器人产生正面的感情。在某种程度上,他们的反应不会突然负面。机器人和人类即使有微小的差异,也会变成非常显眼的强光,整个机器人变得非常笨拙,就像面对僵尸一样。

但是,当机器人和人类的相似度下降,等于普通人的相似度时,人类的感情反应不会再次回到正面,会引起人类和人类之间的移情。为了防止“坠入可怕的山谷”,谷歌的研究者不是用建模几乎遮住头,而是把头贞看起来半透明称为“水肺效应”。

因为看起来像潜水用的口罩。这种方法还有一个起点。

让算法在校准颜色和方向时允许有微小的偏差。改装后的照相机,半透明的头很清楚,可以显示眼睛的动作。这些最后需要谷歌的研究者制作现在特别现实生动的MR视频。毫无疑问这项研究对VR的社交互动性做出了很大贡献。


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