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    号称为“世界最精确”的inside-out位置追踪系统来了~

    虽然现有的消费级VR头显已可以将我们带入到虚拟世界中了,但这并不意味开发商已经解决了所有使用方面的难题,其中最大的一个问题是如何使位置追踪系统不再需要外部传感器。 近日,位置传感器开发商Eonite声称已经解决这方面的问题。 ? 像Oculus Rift和HTC Vive等VR头显设备都使用外部摄像头或激光传感器来检测用户在物理空间中的位置。 很多公司都推出了由内而外的追踪系统,但Eonite宣称他们提供的是目前市面上最准确、最低延迟以及最低功耗的VR/AR的内部位置跟踪系统。 ? 与追踪头显设备的技术一样,这是追踪机器人的核心技术。” 在VRPinea看来,2017年很可能是“由内而外”追踪系统发力的重要一年,除了Eonite,高通、英特尔、Oculus等公司也都在研发各自的“由内而外”位置追踪方案,如果它们的方案真的可行,那么这也将成为整个

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    谷歌被爆强制追踪用户位置信息,以此获利高达954亿美元!

    而近期众多媒体都在报道的谷歌追踪用户位置信息的新闻,也不得不让我们再次对用户数据信息安全表示担忧。 ? 虽然谷歌为用户提供了一个选项按钮,即“位置历史记录(location history)”按钮,可以令用户自行选择是否开启该服务。 这个“位置历史记录”按钮似乎是一键可以关闭所有程序位置跟踪的服务,但实际上它只是关闭了特定功能的位置跟踪。谷歌可以继续定位用户的位置信息。 Mayer补充道:“如果你要允许用户关闭所谓的‘位置历史记录’,那么所有与位置信息有关的服务都应当被关掉。这应当是用户该有的权益。” 毕竟对于谷歌来说,用户的位置信息是非常重要的。自2014年以来,谷歌已允许广告客户跟踪在线广告在推动客流量方面的有效性,谷歌表示这一功能依赖于用户位置历史记录。

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    眼球追踪

    眼球追踪类似于头部追踪,但是图像的呈现取决于使用者眼睛所看的方向。例如,人们可以用“眼神”完成一种镭射枪的瞄准。 眼球追踪技术很受VR专家们密切关注。 对于人眼位置的检测,能够为当前所处视角提供最佳的3D效果,使VR头显呈现出的图像更自然,延迟更小,这都能大大增加可玩性。 同时,由于眼球追踪技术可以获知人眼的真实注视点,从而得到虚拟物体上视点位置的景深。所以,眼球追踪技术被大部分VR从业者认为将成为解决虚拟现实头盔眩晕病问题的一个重要技术突破。 PS.建议参考下列文章: 1.AR/VR的重要交互手段“眼动追踪”怎样用上MEMS(2016/6/23) 当你无法像触控屏幕那样直观得操作你所需要的位置时,眼球追踪提供了一种比较高效的替代方式。 且眼球追踪还可被应用在减少眼睛不注视的地方的渲染量等场景。 眼动追踪(Eye Tracking),是指通过测量眼睛的注视点的位置或者眼球相对头部的运动而实现对眼球运动的追踪

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    眼动追踪中的坐标+追踪原理

    目前的追踪方案都是基于CV的,使用红外灯光打亮眼底,使用高帧率的相机来捕获光源在角膜上面的位置。 开源眼动pupil 开源眼动追踪:GazeTracking(上:效果) 开源眼动追踪:GazeTracking(下:实现) 眼动书籍免费看! 在 SDK 中,有一些方法可以找出轨道盒体积的大小和位置,以及眼睛在其中的位置。用于描述眼睛在轨迹框内的位置的坐标系称为轨迹框坐标系(TBCS)。 视线来源 为左眼和右眼分别提供注视原点,并描述注视矢量开始的位置。三个浮点值分别用于描述 x、y 和 z 坐标。对于基于屏幕的眼动仪,位置总是在用户坐标系中描述,有时在跟踪框坐标系中。 然后使用图像处理算法和眼睛的生理 3D 模型以高精度估计眼睛在空间中的位置和注视点。

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    链路追踪

    1、链路追踪介绍 在大型系统的微服务化构建中,一个系统被拆分成了许多模块。这些模块负责不同的功能,组合成系统,最终可以提供丰富的功能。在这种架构中,一次请求往往需要涉及到多个服务。 2、为什么需要链路追踪? 微服务架构是通过业务来划分服务的,使用 REST 调用。 sleuth :链路追踪器 zipkin:链路分析器(可视化) 分布式链路追踪(Distributed Tracing),就是将一次分布式请求还原成调用链路,进行日志记录,性能监控并将一次分布式请求的调用情况集中展示 2.2、常见的链路追踪技术有下面这些: cat 由大众点评开源,基于Java开发的实时应用监控平台,包括实时应用监控,业务监控 。 log4j SpringCloud 提供的分布式系统中链路追踪解决方案。

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    光线追踪介绍

    本篇介绍下这个过程用到的算法,就是光线追踪。 算法介绍 光线追踪的思路就是从视角发出光线,分别经过屏幕上的每个像素,这样的光线经过屏幕后,找到相交的首个#物体位置,这就是该像素对应的物体,然后再从物体相交点到光源投射一条光线,这时候就可以计算像素值 如下图所示: 光线追踪示意图 从图中可以抽象出要计算一个点的像素值,需要以下步骤: 产生光线,计算从视角经过像素的每条光线 计算光线与物体的相交点 计算阴影 产生光线 接下来先看第一个问题,产生光线。 光线可以表示成如下公式: image.png e是视点,s是屏幕上一个像素位置。 参考图如下: image.png 光线与物体相交 接下来就是第二个问题,怎样计算光线和物体的交点。 如下图所示: image.png 这时候整个光线追踪的流程可以写成如下形式: image.png

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    关了 GPS 你的位置依旧能被追踪,人工智能+信息安全是完美结合还是新灾难?

    我们可以通过外部来源(如海拔地图和气象数据)来证实用户的位置并重建用户行为。 关闭 GPS 依旧被追踪,研究人员是如何做到的? 首先,应用程序能收集用户的 IP 地址和 WiFi 信息,并与全球公共 WiFi 位置数据库进行比对,以此定期确定用户手机的大致位置。 然后,它使用来自陀螺仪、加速度计和高度传感器的数据,来跟踪测试对象的移动速度、行进方向、对象停止时的位置和当前的海拔高度。 一旦 PinMe 应用程序确定了用户的初始位置和出行方式,它就能根据公开的地图绘制用户的出行路线。PimMe 使用的就是谷歌和美国地质调查局的地图。 例如,如果用户在他的移动设备上安装 Tor(匿名网络技术),则 PinMe 应用不能以足够准确度定位用户的地理位置

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