Профессор РУДН улучшил технику отслеживания взгляда в системах виртуальной реальности
Фовеальный рендеринг — одна из базовых технологий виртуальной реальности. Она учитывает, что взгляд человека сфокусирован лишь на так называемой фовеальной зоне, остальное пространство занимает периферийное зрение. Вычислительные ресурсы компьютера концентрируются на отображение картинки в фовеальной зоне, а остальная часть отображается с меньшей детализацией. Этот подход позволяет экономить вычислительные мощности и разрешает проблему отставания мощности графических процессоров от увеличения разрешения дисплеев. Однако в технологии фовеального рендеринга есть ограничения по точности и быстроте прогноза следующей точки фиксации взгляда, потому что движение взгляда — сложный и во многом случайный процесс. Для разрешения этой проблемы профессор РУДН вместе с коллегами из МГУ предложил метод, который позволяет заранее вычислять точки фокусировки с помощью математического моделирования.
«Одна из проблем техники фовеального рендеринга — своевременное предсказание следующей точки фиксации взгляда, потому что зрительное восприятие — это сложный стохастический процесс. Мы предлагаем математическую модель, которая прогнозирует изменение точки фиксации», — доктор технических наук Виктор Беляев, профессор департамента механики и мехатроники РУДН.
Прогнозирование в математической модели опирается на изучение быстрых ритмичных движений глаза — саккадических движений. Саккады сопровождают перемещение взгляда от одного объекта к другому и могут подсказать следующую точку фиксации. Есть эмпирические закономерности, которые определяют отношение между длительностью, амплитудой и максимальной скоростью движения глаза в саккаде. Однако для предсказания движения глаз айтрекерами эти модели неприменимы из-за недостаточной точности. Поэтому исследователи использовали не эмпирическую, а одну из математических моделей. С ее помощью ученые рассчитали параметры саккад, а затем применили эти данные для расчёта фовеальной области изображения.
Метод опробовали в эксперименте. Для этого использовали шлем виртуальной реальности и очки дополненной реальности. Работающий по предложенной модели айтрекер оказался способен различать мелкие движения глаза — в 3,4 минуты (0,05 градуса), а погрешность составила 6,7 минут (0,11 градуса). Более того, ученым удалось преодолеть ошибку вычислений, которая возникает из-за моргания, — с помощью встроенного в модель «фильтра» эту погрешность удалось уменьшить в 10 раз. Эти результаты можно будет использовать для моделирования в виртуальной реальности, в видеоиграх, в медицине при проведении операций и диагностике проблем со зрением.
«Мы разрешили проблему техники фовеального рендеринга в массовом производстве систем виртуальной реальности. Теперь мы планируем откалибровать айтрекер таким образом, чтобы снизить влияние перемещений закрепленного на голове дисплея или шлема относительно головы», — доктор технических наук Виктор Беляев, профессор департамента механики и мехатроники РУДН.
Результаты опубликованы в журнале SID Symposium Digest of Technical Papers
В конце сентября прошёл XII Российский форум биотехнологий OpenBio. Это крупное мероприятие, которое объединяет представителей науки, бизнеса и государства для решения задач по обеспечению устойчивого развития биотехнологической отрасли и экономики страны. В его программе были экспертные дискуссии, круглые столы, выступления лидеров отрасли, мастер-классы, презентации технологий и оборудования.
Фонд «Сколково» (Группа ВЭБ.РФ) совместно с Министерством природных ресурсов и экологии РФ и ведущими промышленными компаниями страны объявил о старте шестого цикла крупнейшей в России программы развития экосистемы поставщиков для промышленности «GreenTech Устойчивое развитие». Приём заявок от разработчиков технологических решений продлится до 20 октября 2025 года.
Исторические конференции, встречи с политологами и археологами и интересные проекты. Это жизнь активистов, которые состоят в научном студенческом обществе факультета социальных и гуманитарных наук РУДН. В конкурсе среди вузовских НСО оно заняло третье место.