論文の概要: Simulation of a Vision Correction Display System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08238v1
- Date: Fri, 12 Apr 2024 04:45:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-15 15:55:31.072880
- Title: Simulation of a Vision Correction Display System
- Title(参考訳): 視覚補正表示システムのシミュレーション
- Authors: Vidya Sunil, Renu M Rameshan,
- Abstract要約: 本稿では,視覚障害者の視覚体験を高めるために,視覚補正ディスプレイ(VCD)のシミュレーションに焦点を当てた。
これらのシミュレーションでは、視覚力と快適さの潜在的な改善が見られる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Eyes serve as our primary sensory organs, responsible for processing up to 80\% of our sensory input. However, common visual aberrations like myopia and hyperopia affect a significant portion of the global population. This paper focuses on simulating a Vision Correction Display (VCD) to enhance the visual experience of individuals with various visual impairments. Utilising Blender, we digitally model the functionality of a VCD in correcting refractive errors such as myopia and hyperopia. With these simulations we can see potential improvements in visual acuity and comfort. These simulations provide valuable insights for the design and development of future VCD technologies, ultimately advancing accessibility and usability for individuals with visual challenges.
- Abstract(参考訳): 目は感覚器官として機能し、感覚入力の最大80%を処理します。
しかし、近視や近視といった一般的な視覚異常は、世界の人口の大部分に影響を及ぼす。
本稿では,視覚障害者の視覚体験を高めるために,視覚補正ディスプレイ(VCD)のシミュレーションに焦点を当てた。
Blenderを利用すると、近視や視神経過誤などの屈折誤差を補正するVCDの機能をデジタル的にモデル化する。
これらのシミュレーションでは、視覚力と快適さの潜在的な改善が見られる。
これらのシミュレーションは、将来のVCD技術の設計と開発のための貴重な洞察を与え、最終的に視覚障害のある個人に対するアクセシビリティとユーザビリティを向上する。
関連論文リスト
- CATCH: Complementary Adaptive Token-level Contrastive Decoding to Mitigate Hallucinations in LVLMs [74.36850397755572]
CATCHは、未解決のシナリオにおいて、きめ細かい特徴知覚と累積幻覚を減少させる視覚的欠陥に関連する問題に対処する。
これは、特定のデータや事前知識を必要とせず、様々な視覚的質問応答タスクに適用でき、追加のトレーニングを必要とせず、新しいタスクにしっかりと一般化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-19T18:27:31Z) - When Does Perceptual Alignment Benefit Vision Representations? [76.32336818860965]
視覚モデル表現と人間の知覚的判断との整合がユーザビリティに与える影響について検討する。
モデルと知覚的判断を一致させることで、多くの下流タスクで元のバックボーンを改善する表現が得られることがわかった。
その結果,人間の知覚的知識に関する帰納バイアスを視覚モデルに注入することは,より良い表現に寄与することが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-14T17:59:58Z) - ReVLA: Reverting Visual Domain Limitation of Robotic Foundation Models [55.07988373824348]
既存の3つのロボット基礎モデルの視覚的一般化能力について検討する。
本研究は,既存のモデルがドメイン外シナリオに対する堅牢性を示していないことを示す。
モデルマージに基づく段階的なバックボーンリバーサルアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-23T17:47:59Z) - ChromaCorrect: Prescription Correction in Virtual Reality Headsets
through Perceptual Guidance [3.365646526465954]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-08T13:30:17Z) - Plausible May Not Be Faithful: Probing Object Hallucination in
Vision-Language Pre-training [66.0036211069513]
大規模視覚言語事前学習モデルは、テキストを生成する際に、存在しない視覚オブジェクトを幻覚させる傾向がある。
標準メトリクスでより良いスコアを得るモデルは、オブジェクトをより頻繁に幻覚させる可能性があることを示す。
驚いたことに、パッチベースの機能が最も良く、より小さなパッチ解決は、オブジェクト幻覚の非自明な減少をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-14T10:27:22Z) - Adapting Brain-Like Neural Networks for Modeling Cortical Visual
Prostheses [68.96380145211093]
皮質補綴は視覚野に移植された装置で、電気的にニューロンを刺激することで失った視力を回復しようとする。
現在、これらのデバイスが提供する視覚は限られており、刺激による視覚知覚を正確に予測することはオープンな課題である。
我々は、視覚システムの有望なモデルとして登場した「脳様」畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を活用することで、この問題に対処することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-27T17:33:19Z) - Human Eyes Inspired Recurrent Neural Networks are More Robust Against Adversarial Noises [7.689542442882423]
我々は人間の脳にインスパイアされたデュアルストリーム視覚モデルを設計した。
このモデルは網膜のような入力層を特徴とし、次の焦点(固定点)を決定する2つのストリームと、固定点を取り巻く視覚を解釈する2つのストリームを含む。
このモデルを,物体認識,視線行動,対向強靭性の観点から評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-15T03:44:42Z) - Peripheral Vision Transformer [52.55309200601883]
我々は生物学的にインスパイアされたアプローチを採用し、視覚認識のためのディープニューラルネットワークの周辺視覚をモデル化する。
本稿では,マルチヘッド自己アテンション層に周辺位置エンコーディングを組み込むことにより,トレーニングデータから視覚領域を様々な周辺領域に分割することをネットワークが学べるようにすることを提案する。
大規模画像Netデータセット上でPerViTと呼ばれる提案したネットワークを評価し,マシン知覚モデルの内部動作を体系的に検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-14T12:47:47Z) - Assessing visual acuity in visual prostheses through a virtual-reality
system [7.529227133770206]
現在の視覚インプラントは、非常に低解像度で視野が限られており、インプラント患者では視力に制限がある。
我々は,仮想現実感ソフトウェアと携帯型ヘッドマウントディスプレイを組み合わせて,模擬義肢視覚下での通常視認者の性能を評価する。
その結果, 視力は1.3logMAR, 20deg, 1000 phosphene で, 視力は1.3 logMARであった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-20T18:24:15Z) - Deep Learning--Based Scene Simplification for Bionic Vision [0.0]
対象のセグメンテーションは,視覚的サリエンシと単眼深度推定に基づくモデルよりも,シーン理解を支援する可能性が示唆された。
この研究は、網膜変性疾患を患っている人に対する人工視覚の有用性を大幅に改善する可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-30T19:35:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。