Erleben Sie Tobii in Ihrem Headset
Eye Tracking ist eine Katalysatortechnologie für XR- und XR-Headsets, die einer Vielzahl von Interessengruppen innerhalb des Ökosystems einen Mehrwert bietet.
Merkmale
Verbesserte Geräte
Schöpfen Sie die volle Rechenleistung mit der blickbasierten dynamischen Foveation aus und optimieren Sie die Leistung mit der Technologie zur Kompensation dynamischer Verzerrungen. Gewinnen Sie Realismus mit konsistenter grafischer Klarheit und Wiedergabetreue über das gesamte Sichtfeld - Leistung und Komfort für eine lange Nutzung.
Sinn für Realismus.
Grafische Klarheit.
Wiedergabetreue über das gesamte Sichtfeld.
Hohe und stabile Bildwiederholrate.
Komfort bei längerer Nutzung.
Reibungsloses Rendering.
Immersive Erfahrungen
Vertiefung der Immersion durch nonverbale Kommunikation in Echtzeit, z. B. emotionale Ausdrücke und Augenkontakt. Reduzieren Sie die Belastung und verbessern Sie den Komfort. Kombinieren Sie intuitive Interaktion und eine aufmerksame Benutzeroberfläche, um eine unvergleichliche Objektkontrolle und visuelles Feedback zu erhalten - für Benutzer mit Superkräften.
Lebensnahe Emotionen in Echtzeit.
Das Gefühl von Präsenz und Zusammengehörigkeit.
Soziales Bewusstsein.
Intuitive Interaktion.
Aufmerksame Benutzeroberfläche.
Ermöglichung von Superkräften.
Verwertbare Erkenntnisse
Ideal für das Verständnis von Verhalten, das genaue Erkenntnisse über die Aufmerksamkeit einer Person, ihre Absichten und ihre Reaktionen auf Ereignisse liefert. Unbegrenzte Anwendungsmöglichkeiten für die Entdeckung und Entwicklung von Lösungen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Schulung, Simulation, MedTech, EdTech und wissenschaftliche Forschung.
Tiefes Verständnis des Nutzerverhaltens.
Adaptives Training und Simulation.
Fenster zu kognitiven Prozessen.
Biometrisch gestützte Anwendungen.
Gesundheitsbewertung.
Therapeutika.
Wie es funktioniert
So funktioniert Eye Tracking in XR
In einem XR-Headset umfassen die Komponenten zur Augenverfolgung in der Regel Kameras und Lichtquellen, die in einer ringähnlichen Struktur zwischen dem Benutzer und dem Display angeordnet sind. Die zentralen Algorithmen des maschinellen Lernens interpretieren das Kameramaterial, um einen Echtzeitstrom von Datenpunkten wie Pupillengröße, Blickvektor und Augenöffnung zu erzeugen. Anhand dieser Informationen lässt sich beispielsweise feststellen, wie gut eine Person einem Stimulus folgen kann, wie sie auf eine Szene reagiert und welche Absicht sie hat.
Kopfhörer
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Rezensionen
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