ドイツのザールラント大学M2CIとMPI Informatikの研究者らは、サッカード眼球運動中のレンダリングで画像を更新する新しい方法を提案した論文を公開しました。
Saccade Landing Position Prediction for Gaze-Contingent Rendering
昨今のVR/AR業界において、視線を追跡し見ている真ん中を高解像度、周辺視野を低解像度に描画することでパフォーマンスを向上させる「中心窩レンダリング(Foveated rendering)」が注目されてる中、今回の提案ではさらにその精度を向上させるアプローチが提示されます。
それは、既存の視線追跡では起こるレイテンシを軽減する内容で、とりわけ眼球が高速に動くサッカード眼球運動中のレンダリングの新たな改善アプローチを提示します。
サッカードとは、例えばモグラ叩きゲームの際に出てくるモグラを高速で追う眼球運動のことです。(逆にパスートと言うのは、オブジェクトを追従して注視するゆっくりとした眼球運動)
既存の視線追跡ではサッカードの場合遅延が顕著とし、そこで本稿では、サッカードが終了する可能性が高い場所を予測し、予測が利用可能になるとすぐに新しい固定場所の画像を提供するというアプローチを採用します。
次見る場所を予測し、固定が確立される前に新しい固定の正しい画像を提供すると。
複数の視線追跡サンプルを収集し、測定値に基づいて計算モデルを構築しました。
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