深度线索和语义边缘对于室内移动使用模拟假肢视觉在沉浸式虚拟现实中的相对重要性
1University of California, Santa Barbara, Santa Barbara, CA, USA.
概括
来自生物眼睛的深度线索显著改善了视力障碍者避开障碍的情况. 一些用户也更喜欢在深度和边缘视觉模式之间切换的灵活性.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 神经科学是一个神经科学.
- 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 视觉神经假体旨在恢复眼睛退行性疾病的视力.
- 目前的系统使用摄像头和电刺激,有可能增强人工智能.
- 深度学习提供深度估计和边缘检测等模式,以改善场景理解.
研究的目的:
- 为了评估深度线索与边缘信息对模拟假肢视觉 (SPV) 的有效性.
- 探索在SPV中将深度和边缘视觉模式结合或切换.
- 评估这些视觉增强对避免障碍物和对象识别的影响.
主要方法:
- 利用一种神经生物学启发的模拟假肢视觉 (SPV) 模型.
- 使用沉浸式虚拟现实 (VR) 环境进行测试.
- 使用只有深度,只有边缘,组合和可切换 (EdgesOrDepth) 模式进行性能比较.
主要成果:
- 与会者通过基于深度的线索表现出明显更好的避难障碍,而不是仅仅基于边缘的线索.
- 大约一半的参与者更喜欢灵活的EdgesOrDepth模式.
- 发现深度线索对于SPV辅助的移动性至关重要.
结论:
- 深度信息对于模拟假肢视觉中的移动性至关重要.
- 在视觉模式之间灵活切换可以增强用户体验和适应性.
- 这项研究是向使用计算机视觉的先进视觉神经假体迈出的重要一步.


