[发明专利]具有中央凹显示器和注视预测的电子设备有效
申请号: | 201910373300.7 | 申请日: | 2019-05-07 |
公开(公告)号: | CN110460837B | 公开(公告)日: | 2021-08-24 |
发明(设计)人: | Y·R·库勒蒂马尔;A·B·沃特森;N·P·邦尼尔;M·N·阿高格鲁;A·G·贝拉尔迪诺;E·H·克里曼 | 申请(专利权)人: | 苹果公司 |
主分类号: | H04N13/366 | 分类号: | H04N13/366;H04N13/383;G06N3/04;G06K9/62;G06K9/00;G02B27/01;G02B27/00;G01D11/00 |
代理公司: | 中国贸促会专利商标事务所有限公司 11038 | 代理人: | 罗亚男 |
地址: | 美国加*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 具有 中央 显示器 注视 预测 电子设备 | ||
本发明题为“具有中央凹显示器和注视预测的电子设备”,公开了一种电子设备,其可具有中央凹显示器、眼睛跟踪系统和头部运动检测系统。该眼睛跟踪系统可采集关于用户在显示器上的关注点的信息,而该头部运动检测系统可采集关于观察者的头部的旋转的信息。基于该关注点信息、头部旋转信息、图像数据、正在进行的眼睛/头部运动的类型和/或疲劳信息,该电子设备中的控制电路可产生具有不同分辨率和(或)视觉质量的区域、用于显示的图像数据。图像的全分辨率和(或)质量部分可与关注点重叠。图像的一个或多个更低分辨率部分可围绕全分辨率部分。该控制电路可包括用于预测跳视期间用户的注视的移动的注视预测系统。
技术领域
本发明整体涉及具有显示器的电子设备,更具体地讲,涉及具有中央凹显示器的设备。
背景技术
中央凹显示器将显示区域划分成不同分辨率和/或视觉质量的多个区域,并能够基于用户的注视来改变这些区域的位置。例如,在以用户注视为中心的第一区域具有高分辨率和/或视觉质量,围绕第一区域的第二区域具有中等分辨率和/或视觉质量,并且围绕第二区域的第三区域具有低分辨率和/或视觉质量。
然而,人的注视会发生从一个固定点到另一个固定点的快速弹道运动,这种现象被称为跳视。考虑用户的注视当前与显示器的中央凹中心(即,具有最高分辨率的区域的中心)对准的情形。当发生跳视时,用户的注视可从其在显示器上的初始注视点跳到在显示器上的新的跳视着陆位置,新的跳视着陆位置可位于显示器的具有更低分辨率和/或视觉质量的另一个区域上。
在实践中,在用户的注视已到达新的跳视着陆位置的时刻和该显示器更新其中央凹中心以匹配用户的新注视点的时间之间存在有限延迟。这种系统延迟导致用户的注视位置与中央凹中心之间不匹配,这可能导致不匹配的中央凹区(高质量区),从而导致用户感知到图像质量降低。
发明内容
电子设备可具有显示器。注视跟踪系统可采集关于用户在显示器上的关注点(本文中有时称为“注视点”)的信息。基于该注视点,电子设备中的控制电路可产生具有多种分辨率或质量的图像的图像数据。上一句中的术语“或”是指显示器可产生具有多种不同分辨率或多种不同质量的图像,或者显示器可产生具有多种不同分辨率和多种不同质量的图像。图像的全分辨率和/或最佳质量区域与注视点重叠。低分辨率和/或低质量图像区域位于注视点的外围区域中。与分辨率相比,“质量”可指渲染质量(例如,更好的纹理渲染或三角测量)或压缩质量(例如,更强或更弱的量化)。可以在相同分辨率下表现出不同水平的渲染或压缩质量。
在跳视期间,用户的关注点从跳视开始/起始时的第一注视点移动到跳视结束时的第二注视点。注视预测系统可分析由注视跟踪系统计算的过往注视点和当前注视点,以便在注视跟踪系统实际计算第二注视点之前,预测跳视着陆位置。显示器电路基于预测的跳视着陆位置更新图像,使得图像的全分辨率区域与预测的跳视着陆位置重叠,以减小可见中心凹误差。
在一种合适的布置中,注视预测系统可包括决策边界确定电路和估计电路。该决策边界确定电路被配置为接收注视点信息并将所接收的注视点信息映射到多个模型中的所选择的模型。该估计电路被配置为计算用于预测跳视着陆位置的估计注视位移值。可通过训练该决策边界确定电路用于最优聚类,同时训练估计电路用于最优回归,从而联合训练决策边界确定电路和估计电路。
在另一种合适的布置中,该注视预测系统可包括初始位移估计电路、决策边界确定和查找电路,以及最终位移估计电路。该初始位移估计电路接收注视点信息并产生初始估计注视位移值。该决策边界确定和查找电路接收初始估计注视位移值,将所接收的初始估计注视位移值映射到其他指示符、多个模型中的所选择的模型,并输出与所选择的模型相关联的对应索引。最终位移估计电路从决策边界确定和查找电路接收索引,并计算用于预测跳视着陆位置的对应最终估计注视位移值。可通过向数据集(例如,来自其他用户的训练数据和/或来自相同用户的过往数据)应用回归过程来训练该初始位移估计电路和最终位移估计电路。可通过向数据集应用聚类过程来训练该决策边界确定和查找电路。
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