XRのアイトラッキングを解明する - ユニバーサルであることの重要性

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アイトラッキングというと、幻想的でどこか未来的なテクノロジーであり、大きな可能性を秘めているというイメージがある。私はそう信じているが、この技術は過去20年間で、いくつかの困難な問題を解決する確立された手段へと進化してきた。例えば、運動障害や言語障害を持つ人々にコミュニケーション手段を提供し、彼らが自立した生活を送ることを支援する支援機器の基礎技術となっている。

しかし、トビーの目標は常に、普通の生活を送るために私たちの技術に頼っている人だけでなく、全ての人の生活— にポジティブな影響を与えることです。私たちは、デバイスをより良く、より直感的にすることを目指しています。そのためには、アイトラッキングのような技術を可能にするユニバーサルな— 、それがこの投稿でお話しすることです。

普遍的であるためには、技術は規範と標準を守る必要がある。携帯性と機動性を確保するためには、場所を取らないことが理想的だ。バッテリー寿命を最大化し、パフォーマンスを確保するためには、計算負荷が低いことが常に考慮される。また、消費者向け機器にテクノロジーを搭載する場合、誰もが、どこでも、いつでも使える必要があることは言うまでもない。

基本的なレベルでは、必要なのはカメラ、光源、処理ユニットだけだ。光は人の目を照らし、瞳孔と虹彩のコントラストを高め、角膜に反射を生じさせる。カメラは人の目の画像を撮影し、処理装置は角膜の瞳孔とこれらの反射を見つける。この情報、カメラと光源の既知の位置、人間の目の解剖学的構造により、それぞれの目の位置と回転角度を計算することができる。位置がわかっている物体を見るようにユーザーに指示することで、アイトラッキング・システムを校正すれば、人がどこを見ているかを判断するのに必要なものはすべて揃う。

しかし、新しいユースケースにはそれぞれ新しい課題があり、すべてを解決する秘密の公式のようなものがあればいいのですが、残念ながらありません。基本的なアイトラッキング・システムを信頼できるものに変えるには、ハードで献身的な作業が必要なのだ。

まず始めに、私たちは通常、膨大なデータセットを生成する必要がある。どのような情報を探し、ターゲットとするアプリケーションのためにデータをどのようにスライスするかを知る必要がある。例えば、研究シナリオでは、VRヘッドセットのフォーベーテッド・レンダリングのような、大衆向け製品（— ）のデバイスネイティブ機能のような困難な母集団カバレッジ要件は必要ない。

そして、待ち時間の問題もある。スプリット・レンダリングを使用するグラフィックを多用するアプリケーションでは、例えば、デバイスとクラウドの両方でコンピューティングを実行するため、ネットワークとアイトラッカーとの両方で低遅延接続が必要です。一方、視線制御によるメニュー選択をサポートするアプリケーションでは、同じようなレイテンシ要件はなく、ユーザーエクスペリエンスを向上させるためにかなりの時間フィルタリングが可能です。

アイトラッキングは純粋なコンピューター・サイエンスの問題であり、機械学習がすべてを解決してくれると主張する人もいるかもしれません。しかし、アイトラッキング・アルゴリズムを設計する際には、目の解剖学的構造、脳がどのように視覚信号を解釈するか、そしてターゲットとするアプリケーションのゴールを考慮する必要があります。

しかし、最大の苦闘は、アイデア出しから商業化に移行するときにやってくると思う。何百万台ものデバイスがあなたの技術に依存して完全に機能するような大衆市場向けのシナリオでは、失敗は許されません。人口カバー率99％以上を達成するということは、アイデアの段階では外れ値だと考えられていたシナリオや人物を解決する必要があるということだ。垂れ下がったまぶた、重要な特徴を隠す化粧、処方眼鏡、コンタクトレンズ、怠け者／利き目などはすべて典型的なものです。さらに、ヘッドセットのズレや、瞳孔間距離（IPD）、顔の形、近赤外における肌の反射率、虹彩の色、コンポーネントや配置の公差のばらつきも管理する必要があるでしょう。

開発時には、VRレンズによる歪みをどう扱うか、迷光にどう対処するか、度付きメガネによるゴースト反射をどうフィルタリングするかを検討する必要があります。というのも、これらすべてのケースで、瞳孔と角膜の反射をサブピクセル精度で見つける必要があるからです。— 、これは解決するのが複雑な問題ですが、間違いなく解決可能です。

基本的なアイトラッキング・システムを作るのは簡単だが、どこにでも通用するものを作るには時間と献身が必要だ。この投稿で触れなかったことのひとつに、パフォーマンス評価と、新しいユースケースに対応するために進化しても最適な設計を維持できるように、変更がシステム・パフォーマンスに与える影響を測定することの重要性がある。私が意図的にパフォーマンスについて触れなかったのは、私の同僚の何人かが過去数ヶ月間、この分野に集中していたからだ。彼らは、アイトラッキング・システムのパフォーマンスを測定するための測定基準と方法論を作成しました。— 、私たちのホワイトペーパーで読むことができます。VR/ARヘッドセットとウェアラブルのためのアイトラッキング・パフォーマンス評価— .VRヘッドセットでネイティブなアイトラッキングを試してみたい方は、トビーの技術を搭載した最新モデルである
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