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本文摘要:此前有报导称之为Oculus的传感器可以用作摄制图片,所以有人担忧黑客也许可以从此应从,记录我们在虚拟世界中的一举一动。
此前有报导称之为Oculus的传感器可以用作摄制图片,所以有人担忧黑客也许可以从此应从,记录我们在虚拟世界中的一举一动。 但我们是否是过分担忧呢?Motheboard日前专访了OculusRift传感器能用来捕猎用户图像的发现者——美国加州大学戴维斯分校的研究员OliverKreylos。
下面是整理的专访片段: 问:与Vive的Lighthouse传感器比起,Oculus的定位跟踪方法否较为马马虎虎,还是说道它不具备自己的优点?Oculus否有一点在产品中冒这种风险呢? Kreylos:这个问题涉及面很广,所以我再行展开一些背景解释。摄像头和跟踪标识器(如Oculus的LED)在3维度和6维度跟踪中具有历史悠久的历史。完全所有高端的动捕系统都基于这种方法。
这是Wiimote(Wii手柄)跟踪的基础,同时多年来仍然以NaturalPoint的TrackIR头部追踪器形式用作PC游戏。 这种方法之所以不会如此风行(特别是在是在业余爱好者群体中),是因为它可以获取高质量的效果,同时不必须过于多的自定义硬件。摄像头十分广泛,价格亲民。
其他唯一的刚性市场需求硬件是跟踪标识器,但即使是业余爱好者也能生产,而其他的事情都是通过软件构建。 当Oculus为RiftDK2找寻一套杰出而且廉价的6维度跟踪系统时,摄像头是一个显著而又尤为适合的自由选择。
但Oculus没使用标准的作法,而是通过可向摄像头辨识自己的跟踪LED来贞着降低标准算法的计算出来负荷。因此,DK2跟踪系统惊人了许多人的预期,还包括我自己。
当Oculus从DK2改向CV1(第一代消费者版本)时,延用已被证明的跟踪系统,并通过使用更佳的硬件(高分辨率摄像头,用于全局对焦而非滑动对焦)来展开优化,这也是一个合理的工程要求。从显技术观点上看,这是一个准确的自由选择。虽然不存在一定的问题,但Oculus的Constellation是一个杰出的6维度跟踪系统。由于Constellation较为开口,我并没像对Valve的Lighthouse系统一样展开详细的分析,但我预期两者在质量不相上下。
我指出Lighthouse更加高雅,它收集的原始数据更加较少,计算出来处置也较少,并能构建完全相同的效果。两个系统的定位计算出来算法的基本输出是,从中心点(摄像头焦点或Lighthouse基站中心)开始的三维射线,并指向空间中的跟踪LED或光电二极管。Constellation通过捕捉高分辨率图像,将它们传输至主机PC,寻找这些图像中的亮像素的斑点,以及计算出来它们的中心(x,y)方位来得出结论这些射线。
Lighthouse也是一样:当扫瞄激光与光电二极管(将光转换成电流的装置)遇见,根据激光器的未知角速度将时间转换成角度,并将所获得的角度发送到主机PC时,然后Lighthouse系统就不会展开适当地计算出来。Constellation必须向主机发送到约60MB的数据,这给主机的USB子系统带给了相当严重的压力,而Lighthouse发送到的数据很少(我估算只有几十KB),它可以构建无线传输同时会造成什么问题。 但这并不意味著Constellation是马马虎虎的系统。
在研发出来时这是最先进设备的系统,但Valve后来发售了一套令人意想不到的,更加高雅的系统,而Oculus要替换早已太晚了。这是一个创意,我毫无疑问有任何人意识到Lighthouse系统的来临。 Constellation的主要缺点是,由于较高的USB比特率拒绝,造成某些用户在用于过程中不会经常出现问题。另一个非技术性的缺点是,从数个摄像头向主机PC发送到高分辨率的图像,而且这些摄像机必需被摆放在完全理想的方位。
我个人指出,一些黑客攻击者取得这些图像的风险性较小,但我无法坚称,这在理论上不存在有可能。 在这一点上Oculus可以采行有所不同的作法以防止这个问题。
我之前提及的Wiimote某种程度是通过摄像头展开跟踪。但跟Constellation有所不同,Wiimote会向主机发送到图像。将图像切换为(x,y)LED方位的步骤在摄像头芯片本身内部展开,由自定义的芯片已完成。如果Oculus使用了这种方法,并将这样的ASIC(专用集成电路或具备特定用途的自定义电路)构建到摄像头本身,他们就可以防止Constellation的问题。
它可以把从摄像头到主机的比特率增加大约1000倍(解决问题大多数用户的问题),同时其他人不有可能窥视发送到的图像,因为图像将总有一天会被发送到主机PC。 我不告诉你否能将其称为“马马虎虎”,在一定程度上Oculus的工程师忽视了有可能不存在的隐私问题,或者这是他们在经过取决于之后才作出的要求。但把图像发送至主机不存在多个益处:设计ASIC必须时间和金钱,软件解决方案更加灵活性,更容易随着时间展开改良。
Oculus目前有可能正在研究算法,用于摄像头图像来跟踪LED之外的对象,例如通过LeapMotion或Kinect来把用户的手部,或甚至是全身带入VR。
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