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                imotion 9.0 VR虚拟场景眼动㊣ 数据分析

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                其他
                详细说明

                  一、在虚拟环境中跟踪注意力

                  眼球追踪-虚拟现实模块使用户能够在虚拟现实模拟中█连接、记录和实时可视化眼球追踪数据。

                  研究人员可以在任何虚拟环境中探索注意力过程,从而开启了一系列新的研究可能性。

                1. 用于VR和其他生物传感器中眼睛跟踪的集成和研究的单一平台

                2. 用于了解任何虚拟现实环境中注意力的高级分析工具

                3. 将其他生物传感器引入虚拟现实中的眼球追踪研究,以更深入地了解参与者的反应。

                  二、VR眼球追踪模块功能

                  评估在任何虚拟现实环境中的反应

                  下一代研究

                  沉浸式虚拟现实中的眼球追ぷ踪正在改变研究的方╳式,它为心理学、购物者√研究、培训和绩效评估等领域的职业人士开辟了新方向的√研究可能性。

                  高级分析

                  所有可用于眼睛跟踪眼镜的眼∮睛跟踪指※标也可用于VR眼睛跟◤踪模块。这不仅包括注视的时间、热图、花费的时间▆等,还包括凝视映射。凝视■映射将空间上的3D响应◣转换为2D回放和热图,这些回放和热图可以很容易①地在参与者之间聚合,并可以提供快速的洞察力。

                  iMotions 提供与各种生ω 物传感器的集成

                  集成和同步来自20多家独立供应♂商的50多种不同传感器,涵盖10多种模态。通过实验室流层添加更多传感器。实时转发数据◎并导入外部传感器/软件数据,并通过API将其循◎环回平台。

                  三、虚拟现实眼球追踪规格和产品

                  VR眼球追踪模块允许●通过Varjo或HTC Vive Pro Eye收集眼球追踪数据,这两款〗设备都内置了眼球追踪功能。这些耳机是按@照通用规格制造的,可以很容易地补充其他生物传感器和数据。

                  3.1 Varjo VR-2头盔

                  Varjo Technologies总々部位于赫尔辛基,生产革命性的VR/XR硬件,开◥启了沉浸式计算的新时代——真实世界和数ξ 字世界在人眼分辨率下无缝融◤合。仿生显示技术可以让你像■看真实世界一样清楚地看到虚拟和增强内容◥。

                  人眼分辨率

                  Varjo VR-2头盔是世界上具有人ㄨ眼分辨率的VR设备。所述显示器Varjo头戴式耳机的分辨率达≡到了人眼可以看到的水↘平,创造了令人←难以置信的视觉保真度,使用户能够完〇全沉浸在他们的环境中,并进行逼真的互动。使用红外照明方法进》行眼睛跟踪,并结合计算机视觉算法,提供小于1度视角的眼睛跟踪精度→。

                  视场每度60像素

                  Varjo的Bionic Display提供了当下其他品牌不具备的每度60像素的分辨率,相当于20/20视力。每一个细节↓、纹理、轮廓和颜色都像在现实世界中一样清晰。您可以阅读虚拟世界的文本并查看远处ξ的对象。并且实时照明就像它在真实世界中一样出现。

                  3.2 HTC Vive Pro Eye

                  用于虚拟现实中的眼『球追踪研究

                  Motions集成了HTC Vive Pro Eye VR头盔,支持VR眼球追踪数据收♂集,可与EDA(GSR)、ECG、(F)EMG等其他工具同步。HTC Vive Pro Eye集成允许研究人员◥在完全受控的虚拟环境中进行眼球追踪研究,而不会影响VR体验。

                  成熟技术

                  集成到VR头盔中的眼睛跟踪平『台经过设计和测试,为世界上大多数人提供120Hz的眼睛跟踪,包括通过大多数〓眼镜进行跟踪。滑动补偿功能可处理耳机的移动,并保持准确性和校ㄨ准,使用户在体验过程中能够自然移动,而不会损失眼睛跟踪性能。

                  通用产品

                  Vive Pro Eye VR系统旨在〓通过准确的眼球追踪技术来改善模拟、洞察和处◥理,使您能够看到用户所看到的内容并采取←相应的行动。

                  四、成功案例

                  Northeastern University Alessandro Canossa博士使用iMotions进行了复杂的玩家行为研究,与iMotions之前相比,只有很短的时间。他凭借这项工作获得了论文奖。

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