人在移动时 ， 观看3D物体的视角也会变化 ， 为了渲染动态视角的图像 ， ELF显示屏采用了索尼研发的高速视觉传感器 ， 以及支持高准确性人脸识别算法的眼球追踪系统 ， 实时追踪用户眼球位置 ， 同时动态捕捉用户的运动 。
据悉 ， 索尼高速视觉传感器每几秒捕捉一次图像 ， 用于检测面部位置、眼睛和面部轮廓等特征 ， 然后通过这些特征信息来预测人脸的3D形态、人脸的距离和方向、运动变化 。
ELF配备的摄像头采用优化的成像镜头 ， 可捕捉到水平50°、垂直60°范围内的视角变化 ， 用于渲染自然、流畅的运动视差 。 同时 ， ELF显示方案从成像到渲染的整个过程的延迟足够低 ， 从而缓解视角变化产生的重影 ， 或是可能导致晕动症的图像延迟等问题 。
人脸检测算法则基于深度神经网络（DNN）开发 ， 经过优化后 ， 人脸检测算法更加适应高速视觉传感器 ， 为用户带来舒适和稳定的视觉体验 ， 降低成像噪音和环境光造成的模糊 。 即使用户戴着口罩 ， 也能检测到面部 。
2 ， 实时光场渲染
ELF显示屏根据用户的视角变化而动态渲染3D场景 ， 不过其输出的投影图像是扭曲的 。 因此 ， 通过调整3D投影图像的呈现方式 ， 给观看者一种图像没有扭曲的错觉 ， 甚至看起来足够逼真 ， 不像是显示器而更像是真实存在的场景 。
考虑到近年来游戏引擎的渲染效果得到明显提升 ， 尤其是在3D渲染场景 ， 因此索尼认为 ， 未来开发者们也许能通过游戏引擎 ， 来为ELF显示屏开发裸眼3D应用和内容 。
3 ， 微型光学透镜
ELF采用微型光学透镜 ， 负责将实时生成的3D图像传送到双眼 。 据了解 ， 传统裸眼3D显示屏采用双凸透镜或视差光栅来覆盖多个不同的视角 ， 这些透镜的缺点容易产生视角重叠 ， 导致分辨率和图像质量下降 。
为了改变这一问题 ， 索尼的微型光学透镜结合注视点传感和实时光线重建算法 ， 来实现一种为左右眼独立生成不同动态视角的光学设计 。 接着 ， ELF还通过生成足够多的合成视角 ， 以及控制人眼能看到的图像 ， 来缓解视角重叠、分辨率降低的问题 。
索尼表示：如果微型光学透镜与3D显示屏没有对准 ， 那么将难以实现优质的动态视角变化 ， 因此设备的精确校准相当重要 。 于是 ， 索尼研发了一种精准的制造技术 ， 可以将元器件位置误差降低至几十微米 ， 此外还有一个检测成品元器件位置的调整系统 。 根据调整系统设置的数据 ， ELF在实时图像处理过程中可同步校正元件错位问题 ， 进一步提升3D图像质量 。
前所未有的3D观感
除了上述三项核心技术外 ， ELF显示屏还采用了相机技术、显示技术 ， 以及基于注视点的精准校正系统 ， 并通过处理校正信号来进一步减少视角重叠现象 。
索尼还表示：ELF的软件和算法基于微VR头显开发的技术 ， 此外还优化了人体工学设计 。 比如 ， ELF显示屏以倾斜角度放置 ， 更容易营造一种3D空间感 。
应用场景
这种裸眼3D显示系统不仅可以用于娱乐场景 ， 也将适用于教育、企业解决方案、医疗保健等领域 。 目前 ， 随着容积捕捉等技术发展 ， 3D内容的应用场景越来越广泛 ， 而理想的观看方式不只有AR/VR ， 用裸眼3D显示屏查看也同样沉浸 。
不过 ， 该方案目前仅限个人使用 ， 因为眼球追踪系统只能追踪一个人的注视点 。 它可以用来向客户展示3D设计和模型 。 索尼认为 ， 未来该技术有望与实时3D视频捕捉和传输技术结合 ， 带来具有临场感的裸眼3D视频通话体验 。
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