論文の概要: ChromaCorrect: Prescription Correction in Virtual Reality Headsets through Perceptual Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04264v1
• Date: Thu, 8 Dec 2022 13:30:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 16:43:43.821994
• Title: ChromaCorrect: Prescription Correction in Virtual Reality Headsets through Perceptual Guidance
• Title（参考訳）: クロマコレクト:知覚誘導によるバーチャルリアリティヘッドセットの処方補正
• Authors: Ahmet G\"uzel, Jeanne Beyazian, Praneeth Chakravarthula and Kaan Ak\c{s}it
• Abstract要約: メガネは、拡張現実と仮想現実のヘッドセットで使うと、さらに大きめの不快感と不快感を引き起こす。 本稿では,よりシャープで没入的なVR画像を提供するための処方薬を意識したレンダリング手法を提案する。 デスクトップやVRヘッドセットなど,さまざまなディスプレイに対するアプローチを評価し,視覚障害のあるユーザに対して,大幅な品質向上とコントラスト向上を図っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.365646526465954
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: A large portion of today's world population suffer from vision impairments and wear prescription eyeglasses. However, eyeglasses causes additional bulk and discomfort when used with augmented and virtual reality headsets, thereby negatively impacting the viewer's visual experience. In this work, we remedy the usage of prescription eyeglasses in Virtual Reality (VR) headsets by shifting the optical complexity completely into software and propose a prescription-aware rendering approach for providing sharper and immersive VR imagery. To this end, we develop a differentiable display and visual perception model encapsulating display-specific parameters, color and visual acuity of human visual system and the user-specific refractive errors. Using this differentiable visual perception model, we optimize the rendered imagery in the display using stochastic gradient-descent solvers. This way, we provide prescription glasses-free sharper images for a person with vision impairments. We evaluate our approach on various displays, including desktops and VR headsets, and show significant quality and contrast improvements for users with vision impairments.
• Abstract（参考訳）: 今日の世界の人口の大多数は視力障害を患い、眼鏡をかけている。 しかし、眼鏡は拡張現実やバーチャルリアリティーヘッドセットで使用すると、さらにバルクや不快感を引き起こし、視聴者の視覚体験に悪影響を及ぼす。 本研究は,VRヘッドセットにおける処方眼ガラスの使用を,光学的複雑さを完全にソフトウェアにシフトさせることによって改善し,よりシャープで没入的なVR画像を提供するための処方眼レンダリングアプローチを提案する。 そこで本研究では,人間の視覚システムの表示特性,色,視力をカプセル化した識別可能な表示・視覚知覚モデルと,ユーザ固有の屈折誤差について述べる。 この微分可能な視覚知覚モデルを用いて、確率勾配差解法を用いてディスプレイの描画画像を最適化する。 このように視力障害のある人に眼鏡不要のシャープな画像を提供する。 デスクトップやVRヘッドセットなど,さまざまなディスプレイに対するアプローチを評価し,視覚障害のあるユーザに対して,大幅な品質向上とコントラスト向上を示す。

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