Визуализация взгляда в XR: новый уровень детализации

Автор: Денис Аветисян

Исследователи разработали алгоритм, позволяющий в реальном времени отслеживать и визуализировать направление взгляда пользователя в виртуальной и дополненной реальности с беспрецедентной точностью.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Визуализация тепловой карты направления взгляда, интегрированная в PLUME Viewer, позволяет проецировать и отображать данные о направлении взгляда непосредственно на поверхности трехмерной реконструированной сцены, обеспечивая наглядное представление о точках внимания в контексте визуального окружения.

Представлен GPU-ускоренный метод построения карт фиксации взгляда, не зависящий от разрешения сетки и UV-отображения, для анализа внимания в XR-средах.

Анализ поведения пользователя в иммерсивных средах расширенной реальности (XR) требует эффективной визуализации его зрительного внимания, что представляет сложность при свободной навигации в 3D-пространстве. В данной работе, посвященной ‘GPU accelerated surface-based gaze mapping for XR experiences’, предложен новый алгоритм, ускоренный графическим процессором, для построения и рендеринга карт плотности фиксаций непосредственно на поверхностях объектов виртуальной среды. Данный подход позволяет преодолеть ограничения, связанные с разрешением сетки и UV-отображением, обеспечивая интерактивное формирование и визуализацию внимания пользователя в реальном времени. Не откроет ли это новые возможности для более глубокого понимания взаимодействия человека с виртуальными мирами и оптимизации XR-приложений?

Понимание Взгляда: Вызовы Визуализации в Расширенной Реальности

Понимание внимания пользователя в средах расширенной реальности (XR) имеет решающее значение для разработки эффективных и интуитивно понятных интерфейсов, однако традиционные данные отслеживания взгляда зачастую характеризуются значительным уровнем шума и сложностью интерпретации. Это связано с тем, что отслеживание взгляда в XR-устройствах подвержено помехам от движения головы, изменения освещенности и индивидуальных особенностей пользователя. Полученные данные могут содержать неточности и отклонения, затрудняющие определение истинной точки фиксации взгляда и, как следствие, понимание того, на что действительно обращает внимание пользователь в виртуальном пространстве. Использование необработанных данных может привести к ошибочным выводам о взаимодействии пользователя с контентом и эффективности дизайна интерфейса, что подчеркивает необходимость разработки специализированных методов фильтрации и обработки данных отслеживания взгляда для XR-приложений.

Существующие методы визуализации данных отслеживания взгляда сталкиваются со значительными трудностями при отображении внимания пользователя на сложных трехмерных поверхностях. Традиционные подходы, разработанные для плоских экранов, не учитывают специфику иммерсивных сред, что приводит к искажению информации и затрудняет интерпретацию. В результате, даже при наличии точных данных о направлении взгляда, исследователям сложно определить, на какие конкретно объекты или области в виртуальном пространстве действительно обращено внимание пользователя, что существенно ограничивает возможности анализа поведения и оптимизации пользовательского опыта. Неспособность эффективно визуализировать внимание в XR-средах приводит к снижению ценности собранных данных и замедляет прогресс в разработке интуитивно понятных и эффективных интерфейсов.

Перевод данных отслеживания взгляда, полученных в традиционном двумерном экранном пространстве, в понятные репрезентации внутри иммерсивной XR-среды представляет собой значительную проблему. Сложность заключается в том, что данные, изначально предназначенные для плоского экрана, необходимо адаптировать к трехмерным, часто сложным поверхностям и взаимодействиям в виртуальной или дополненной реальности. Простое наложение двумерной информации на трехмерный мир не позволяет адекватно отразить истинный фокус внимания пользователя, поскольку не учитывает перспективу, глубину и динамические изменения в XR-пространстве. Разработка эффективных методов визуализации, способных точно отображать направление и интенсивность взгляда в трехмерной среде, является ключевым шагом для понимания поведения пользователей и оптимизации взаимодействия с XR-контентом.

Трехмерная карта внимания, основанная на текселях, визуализирует области интереса в соответствующем текстурном изображении (по материалам Pfeiffer и Memili[11]).

Отображение на Поверхности: Новый Подход к Визуализации Внимания

Метод построения карт плотности фиксаций на основе поверхностей (Surface-Based Fixation Density Mapping) заключается в проецировании гауссовских распределений, представляющих данные о взгляде, непосредственно на 3D-поверхности в XR-среде. В отличие от традиционных подходов, использующих 2D-представления или воксельную дискретизацию, данный метод позволяет сохранить информацию о взгляде в контексте геометрии окружения. Каждая фиксация взгляда представляется в виде гауссовского ядра, параметры которого определяются дисперсией и центром, соответствующим точке фиксации. Эти ядра проецируются на 3D-поверхности, формируя карту плотности, отражающую распределение внимания пользователя в пространстве XR.

Для обеспечения точного представления визуального внимания на сложной геометрии, наш метод использует Z-буфер для проведения тестирования на окклюзию. Z-буфер, представляющий собой карту глубины сцены, позволяет определить, какие части поверхности видимы наблюдателю, а какие скрыты другими объектами. Это критически важно для корректного отображения плотности фиксаций, поскольку фиксации, попадающие на скрытые участки, не должны учитываться при формировании карты внимания. Использование Z-буфера гарантирует, что плотность фиксаций рассчитывается только для видимых частей 3D-поверхности, обеспечивая тем самым достоверное представление распределения внимания на сложных объектах и сценах.

Ключевым компонентом является адаптивное разрешение, которое динамически регулирует плотность дискретизации в зависимости от размера треугольников трехмерной модели. Данный подход позволяет поддерживать квази-равномерное распределение выборок по поверхности, что необходимо для точного представления данных отслеживания взгляда. Реализация адаптивного разрешения обеспечивает возможность генерации карт плотности фиксации, содержащих до 236 миллионов выборок, что значительно повышает детализацию и точность получаемых результатов.

Буфер глубины <span class="katex-eq" data-katex-display="false">z</span> используется для определения видимости точек на модели: более близкие точки отображаются белее, а если глубина проверяемой точки не соответствует значению в буфере (с погрешностью <span class="katex-eq" data-katex-display="false">±ϵ</span>), она считается скрытой, что позволяет корректно отображать перекрывающиеся элементы. — Буфер глубины $z$ используется для определения видимости точек на модели: более близкие точки отображаются белее, а если глубина проверяемой точки не соответствует значению в буфере (с погрешностью $\pmϵ$ ), она считается скрытой, что позволяет корректно отображать перекрывающиеся элементы.

Сравнение Методов: Оптимизация Представления для Реального Времени

В ходе исследования проводилось сравнение метода поверхностного отображения (Surface-Based mapping) с альтернативными подходами к представлению данных в XR-средах, включая Pixel-Wise, Texel-Wise, Object-Based и Volume-Based методы. Pixel-Wise и Texel-Wise подходы показали низкую эффективность при работе с большими сценами из-за высоких требований к памяти и вычислительным ресурсам. Object-Based методы, в свою очередь, требовали предварительной сегментации и распознавания объектов, что увеличивало сложность и задержки. Volume-Based методы, хотя и обеспечивают высокую точность, оказались слишком ресурсоемкими для интерактивных XR-приложений. Поверхностное отображение продемонстрировало оптимальное соотношение между точностью, визуальным качеством и производительностью, позволяя генерировать сцены со сложностью до 10 миллионов треугольников в интерактивном режиме.

В ходе сравнительного анализа методов представления трехмерных сцен для XR-приложений, подход, основанный на поверхностях (Surface-Based mapping), продемонстрировал оптимальное сочетание точности, визуальной четкости и производительности. Данный метод позволяет достигать интерактивных скоростей генерации сцен, содержащих до 10 миллионов треугольников. Альтернативные методы, такие как Pixel-Wise, Texel-Wise, Object-Based и Volume-Based, показали себя менее эффективными в обеспечении баланса между качеством представления и требуемыми вычислительными ресурсами для работы в реальном времени.

Для оптимизации представления данных и повышения эффективности рендеринга используется преобразование сдвига (Shear Transformation). В ходе исследований было достигнуто трехкратное увеличение скорости обработки за счет оптимизации фильтрации сэмплов. Данный подход позволяет уменьшить вычислительную нагрузку при рендеринге сложных сцен, сохраняя при этом визуальное качество и интерактивность в XR-средах. Оптимизация фильтрации сэмплов заключается в более эффективной обработке и отборе данных для построения изображения, что снижает количество необходимых вычислений.

Параллельное вычисление ядра накопления и ядра нормализации на GPU позволяет быстро генерировать карту плотности фиксаций для каждого образца.

Влияние и Будущее Иммерсивной Аналитики

Разработанный подход позволяет визуализировать данные о направлении взгляда непосредственно на трехмерных поверхностях в средах расширенной реальности. Это обеспечивает дизайнерам и исследователям интуитивно понятное представление о поведении пользователей, позволяя выявлять закономерности и проблемные зоны в интерактивном опыте. Вместо традиционных графиков и таблиц, информация о фиксации взгляда накладывается непосредственно на виртуальные объекты, что значительно упрощает интерпретацию и способствует более эффективному проектированию иммерсивных сред. Такой метод предоставляет не просто данные, а действенные сведения, необходимые для оптимизации пользовательского интерфейса и повышения вовлеченности в виртуальном пространстве.

Понимание поведения пользователя в иммерсивных средах значительно улучшается благодаря возможности детального анализа взаимодействия с виртуальным пространством. Это позволяет разработчикам и исследователям не просто фиксировать действия, но и выявлять закономерности, определяющие эффективность и привлекательность опыта. Углубленное знание того, как пользователи воспринимают и взаимодействуют с виртуальными объектами, позволяет создавать более интуитивные интерфейсы, оптимизировать дизайн сцен и, как следствие, повысить уровень вовлеченности и удовлетворенности. В конечном итоге, это приводит к созданию более эффективных и запоминающихся иммерсивных приложений, способных решать поставленные задачи и предоставлять пользователям максимальную ценность.

Интеграция разработанного подхода с платформами, такими как XREcho и PLUME, значительно упрощает весь цикл работы с данными взаимодействия в виртуальной и дополненной реальности. Это позволяет исследователям и разработчикам не только эффективно записывать и воспроизводить действия пользователей в иммерсивных средах, но и проводить детальный анализ этих взаимодействий с минимальными усилиями. Совместимость с существующими инструментами обеспечивает бесшовный переход от сбора данных к их интерпретации, ускоряя процесс итеративной разработки и оптимизации пользовательского опыта в XR-приложениях. Благодаря этому, анализ поведения пользователей становится более доступным и эффективным, открывая новые возможности для создания более интуитивных и вовлекающих иммерсивных решений.

Принцип гауссовской проекции использует направление взгляда <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\mathbf{r}</span> и вектор от камеры к точке выборки <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\mathbf{p}</span>, где конус иллюстрирует отклонение взгляда с угловым разбросом σ и θ, при этом значения распространяются до <span class="katex-eq" data-katex-display="false">4\sigma</span>, охватывая практически всю гауссовскую функцию. — Принцип гауссовской проекции использует направление взгляда $\mathbf{r}$ и вектор от камеры к точке выборки $\mathbf{p}$ , где конус иллюстрирует отклонение взгляда с угловым разбросом σ и θ, при этом значения распространяются до $4\sigma$ , охватывая практически всю гауссовскую функцию.

Исследование демонстрирует стремление к лаконичности и эффективности в визуализации данных. Алгоритм, представленный в статье, позволяет создавать плотные карты фиксации взгляда, не зависящие от сложности геометрии, что соответствует принципу очищения от избыточности. Как говорил Андрей Колмогоров: «Математика — это искусство видеть невидимое». Данное исследование воплощает этот принцип, делая видимым распределение внимания пользователя в XR-среде, фокусируясь на сути, а не на деталях реализации. Эффективность GPU-ускорения позволяет достичь этой ясности в реальном времени, что особенно важно для интерактивных приложений.

Куда Дальше?

Представленный подход, безусловно, упрощает визуализацию внимания пользователя в расширенных реальностях. Однако, кажущаяся элегантность алгоритма лишь подчеркивает избыточность существующих методов. Истинный вопрос заключается не в скорости рендеринга карт фиксаций, а в осмысленности самих данных. Бесконечное увеличение разрешения карт не принесет прозрения, если не будет ясного понимания, что именно представляет собой «внимание» в контексте сложного взаимодействия с виртуальной средой.

Следующим этапом представляется не усложнение алгоритмов, а их радикальное упрощение. Необходимо отделить визуализацию от интерпретации. Попытки автоматического вывода намерений пользователя на основе карт фиксаций обречены на провал, поскольку человеческое сознание принципиально не поддается полной формализации. Более продуктивным представляется создание инструментов, позволяющих исследователям наблюдать за вниманием, а не пытаться его предсказывать.

В конечном итоге, ценность представленной работы заключается не в ее технической реализации, а в том, что она заставляет задуматься о фундаментальных вопросах. Вместо того, чтобы стремиться к созданию все более совершенных систем отслеживания внимания, следует сосредоточиться на разработке более простых и понятных способов визуализации, которые позволят исследователям видеть не только где смотрит пользователь, но и как он взаимодействует с миром.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.07571.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-14 03:57