虚拟现实中的情感与触摸(上)
来源:IEEE VR 2022 主讲人:Darlene Barker 内容整理:王寒 为了使虚拟现实 (VR) 中的社交互动产生更大的影响,我们需要考虑情绪对我们的人际交流的影响以及我们如何在 VR 中表达它们。本教程将展示关于该主题的研究,我们建议使用基于声音、面部表情和触摸的情感来创造非物理人际交流所需的情感亲密和非语言亲密。虚拟和远程通信缺乏我们与面对面互动的身体接触以及增强对话所传达内容的非语言线索。触觉设备和触觉的使用有助于在各方之间传递触摸,机器学习可用于基于从其他感官设备收集的数据进行情绪识别以更好的远程通信。在当今世界,由于全球性疫情大流行以及防止其传播所需的安全措施,我们*与他人保持距离。因此,拥有更好的与亲人交流的方式将是无价的。在疫情大流行之外,在 VR 中体验触摸和其他感官的能力可以帮助加强远距离家庭或因工作而失散的家庭之间的沟通。同时,视力受损的人也可以从这种技术中受益。
目录
- 引言
- 问题的提出
- 触感
- 研究领域
- 面临的问题
- 最终目标
引言
我叫达琳·巴克,是Massachusetts Lowell的一名研究生,我将介绍我们正在面临的问题、我们的解决方案、一些相关的工作以及我们对未来的展望和结论。首先讲述一下这一切开始的背景故事,我时常与在海外数千英里之外的家人通话,在电话中我一直想要伸手抚摸正在与我交流的女儿,事实上我并不能真正接触她。我和我的教授谈了这件事,为什么我不能实现这一设想呢?于是有了这项研究。
本次分享的目录如图所示,我将按照问题的提出、解决方案、相关研究、未来展望和结论的顺序开展今天的分享。
分析议程
问题的提出
触感
我们作为人类在出生后接触的第一个感觉是出生时的触摸,某些文化中会把孩子放在妈妈身上,这就是我们与世界形成的第一个联系(这并不是心理学,是我的想法)。所以通过触摸,我们能够在更深层次上体验情感,例如如果我们看到一块饼干、闻到一块饼干的味道,与我们手里拿着饼干的效果不同,这就是我的想法。我们试图在虚拟现实中重现那种接触的感受。
研究领域
相关研究领域
许多研究领域都将从我们的工作中获益,例如关于我们的大脑如何工作、我们如何对触摸的事物进行分类、不同文化过程如何看待触摸(人们在世界不同的地区会对触摸有不同的看法),在艺术和设计接触中也会产生不同,我们都知道在博物馆里不可以触碰任何东西,而仅仅通过远距离观察一件在底座上的藏品,我们并不能很好的感受到它们的艺术价值。我们的整个研究建立在需要建立远距离通信的基础上,在那时我正在上一门虚拟现实课程,我与我的老师交流后我们认为这是一个值得研究的问题,因此,另一项相关研究是市场,例如如果你正在 amazon 浏览一件看起来不错的商品,如果你能将它拿起来感受它的材质,购物的体验会更好,这一点我们稍后会讲到;此外还有社会心理学。
面临的问题
我们能在VR中看电影、看到事件发生、玩游戏、参与演出、参观校园、为孩子读睡前故事、参观那些以前只能亲自去的陈列室;而我们不能做到的是感受一个物体,也就是说在虚拟现实中,我们想要捡起一个物体的时候,手臂会穿过它,导致捡起物体的动作无法实现,我们也不能体验到接触物体的触感。如果你用手臂去接触其他人的手臂,就可以感受到触摸和被触摸的感受,这些是目前的虚拟现实做不到的。因此,VR 存在的问题可以被总结为以下几点:
- 仅靠听觉和视觉重建场景是不够的
- 需要真实的触摸感
- 感受是多维度的,我们可以收集更多数据来为情感分类
- 接触能突出感受的传递
- 目前没有科学术语来定义接触
- 触感对于虚拟现实体验非常重要
- 对接触进行仿真可以让我们的身体更多的参与到其中
如果将触觉加入到 VR 中,那我们就实现了五分之三的感受仿真(听觉、视觉、触觉,其他五分之二是嗅觉和味觉)。为什么感受很重要呢,因为它能够帮助我们与他人建立联系、在世界上有存在感,这个时候我们可以说我们在这个世界上遇到了一些我们可以感觉到的东西,并通过大脑来对感受到的事物进行分析处理,这是一件很棒的事情,而如果我们能通过触觉手套和指尖设备来感受和操控世界,用手指完成模拟移动等操作会更有趣。
最终目标
现在有背心和眼镜这种部分身体覆盖的设备。而理想情况下可以有全覆盖的版本,在我们开始连接触觉设备并继续前进之前需要进行大量计算,所以我们的大胆的想法是在某种意义上聚合情绪数据,这样我就会检查不同的传感器和其他设备,从三个或四个不同的传感器收集感官信息,每个传感器都能重建一种感受,现在把所有这些放在一起,他们是如何工作的、如何聚合所有数据、如何让它发挥作用是我们的研究重点。
假设我们有面部识别数据、语音数据、脑电波数据,也许还有体温和其他一些数据,对于每一类数据使用一个模型来计算是刻画了什么样的感受,所有的数据是否指向了同样的结果以及是否需要做出调整是我们重点关注的部分。这像是给了我们一个黑匣子来模拟触觉,更像是我们拥有了许多需要处理的数据,但我们需要处理的工具,在我们找到合适的工具之前,我们需要弄清楚这些数据。当我开始有这个想法的时候,我认为智能服饰是很好的选择,它可以折叠成一个小盒子,这是我的一个灵感点,一些足够小的东西放在盒子里把它取下来把它插入你的设备然后你就可以模拟触摸,当然这是空想的结果;事实上我们需要先处理数据,所有我刚刚提到的事物都是为了让用户更好地沉浸在 VR 当中。
附上演讲视频:
http://mpvideo.qpic.cn/0bc3ruaduaaakyalvacc5vrvbdodhkgqaoqa.f10002.mp4?
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else return; }else if(buflen == 0) { // 这里表示对端的socket已正常关闭. } if(buflen == sizeof(buf) rs = 1; // 需要再次读取 else rs = 0; } 还有,假如发送端流量大于接收端的流量(意思是epoll所在的程序读比转发的socket要快),由于是非阻塞的socket,那么send函数虽然返回,但实际缓冲区的数据并未真正发给接收端,这样不断的读和发,当缓冲区满后会产生EAGAIN错误(参考man send),同时,不理会这次请求发送的数据.所以,需要封装socket_send的函数用来处理这种情况,该函数会尽量将数据写完再返回,返回-1表示出错。在socket_send内部,当写缓冲已满(send返回-1,且errno为EAGAIN),那么会等待后再重试.这种方式并不很完美,在理论上可能会长时间的阻塞在socket_send内部,但暂没有更好的办法. ssize_t socket_send(int sockfd, const char* buffer, size_t buflen) { ssize_t tmp; size_t total = buflen; const char *p = buffer; while(1) { tmp = send(sockfd, p, total, 0); if(tmp < 0) { // 当send收到信号时,可以继续写,但这里返回-1. if(errno == EINTR) return -1; // 当socket是非阻塞时,如返回此错误,表示写缓冲队列已满, // 在这里做延时后再重试. if(errno == EAGAIN) { usleep(1000); continue; } return -1; } if((size_t)tmp == total) return buflen; total -= tmp; p += tmp; } return tmp; } 二、epoll在LT和ET模式下的读写方式 在一个非阻塞的socket上调用read/write函数, 返回EAGAIN或者EWOULDBLOCK(注: EAGAIN就是EWOULDBLOCK) 从字面上看, 意思是: * EAGAIN: 再试一次 * EWOULDBLOCK: 如果这是一个阻塞socket, 操作将被block * perror输出: Resource temporarily unavailable 总结: 这个错误表示资源暂时不够, 可能read时, 读缓冲区没有数据, 或者, write时,写缓冲区满了 。 遇到这种情况, 如果是阻塞socket, read/write就要阻塞掉。 而如果是非阻塞socket, read/write立即返回-1, 同 时errno设置为EAGAIN. 所以, 对于阻塞socket, read/write返回-1代表网络出错了. 但对于非阻塞socket, read/write返回-1不一定网络真的出错了. 可能是Resource temporarily unavailable. 这时你应该再试, 直到Resource available. 综上, 对于non-blocking的socket, 正确的读写操作为: 读: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续读 写: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续写 对于select和epoll的LT模式, 这种读写方式是没有问题的. 但对于epoll的ET模式, 这种方式还有漏洞. epoll的两种模式 LT 和 ET
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[姿势估计] 实践记录:使用 Dlib 和 mediapipe 进行人脸姿势估计 - 本文重点介绍方法 2):方法 1:基于深度学习的方法:。 基于深度学习的方法:基于深度学习的方法利用深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)或递归神经网络(RNN),直接从人脸图像中学习姿势估计。这些方法能够学习更复杂的特征表征,并在大规模数据集上取得优异的性能。方法二:基于二维校准信息估计三维姿态信息(计算机视觉 PnP 问题)。 特征点定位:人脸姿态估计的第一步是通过特征点定位来检测和定位人脸的关键点,如眼睛、鼻子和嘴巴。这些关键点提供了人脸的局部结构信息,可用于后续的姿势估计。 旋转表示:常见的旋转表示方法包括欧拉角和旋转矩阵。欧拉角通过三个旋转角度(通常是俯仰、偏航和滚动)描述头部的旋转姿态。旋转矩阵是一个 3x3 矩阵,表示头部从一个坐标系到另一个坐标系的变换。 三维模型重建:根据特征点的定位结果,三维人脸模型可用于姿势估计。通过将人脸的二维图像映射到三维模型上,可以估算出人脸的旋转和平移信息。这就需要建立人脸的三维模型,然后通过优化方法将模型与特征点对齐,从而获得姿势估计结果。 特征点定位 特征点定位是用于检测人脸关键部位的五官基础部分,还有其他更多的特征点表示方法,大家可以参考我上一篇文章中介绍的特征点检测方案实践:人脸校正二次定位操作来解决人脸校正的问题,客户在检测关键点的代码上略有修改,坐标转换部分客户见上图 def get_face_info(image). img_copy = image.copy image.flags.writeable = False image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = face_detection.process(image) # 在图像上绘制人脸检测注释。 image.flags.writeable = True image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) box_info, facial = None, None if results.detections: for detection in results. for detection in results.detections: mp_drawing.Drawing.detection = 无 mp_drawing.draw_detection(image, detection) 面部 = detection.location_data.relative_keypoints 返回面部 在上述代码中,返回的数据是五官(6 个关键点的坐标),这是用 mediapipe 库实现的,下面我们可以尝试用另一个库:dlib 来实现。 使用 dlib 使用 Dlib 库在 Python 中实现人脸关键点检测的步骤如下: 确保已安装 Dlib 库,可使用以下命令: pip install dlib 导入必要的库: 加载 Dlib 的人脸检测器和关键点检测器模型: 读取图像并将其灰度化: 使用人脸检测器检测图像中的人脸: 对检测到的人脸进行遍历,并使用关键点检测器检测人脸关键点: 显示绘制了关键点的图像: 以下代码将参数 landmarks_part 添加到要返回的关键点坐标中。
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小红书大产品部架构 小红书产品概览--经过性能、稳定性、成本等多个维度的详细评估,小红书最终决定选择基于腾讯云星海自研硬件的SA2云服务器作为主力机型使用。结合其秒级的快速扩缩、超强兼容和平滑迁移能力,小红书在抵御上亿次用户访问、保证系统稳定运行的同时,也实现了成本的大幅降低。 星海SA2云服务器是基于腾讯云星海的首款自研服务器。腾讯云星海作为自研硬件品牌,通过创新的高兼容性架构、简洁可靠的自主设计,结合腾讯自身业务以及百万客户上云需求的特点,致力于为云计算时代提供安全、稳定、性能领先的基础架构产品和服务。如今,星海SA2云服务器也正在为越来越多的企业提供低成本、高效率、更安全的弹性计算服务。 以下是与小红书SRE总监陈敖翔的对话实录。 问:请您介绍一下小红书及其主要商业模式? 小红书是一个面向年轻人的生活方式平台,在这里,他们发现了向上、多元的真实世界。小红书日活超过 3500 万,月活跃用户超过 1 亿,日均笔记曝光量达 80 亿。小红书由社交平台和在线购物两大部分组成。与其他线上平台相比,小红书的内容基于真实的口碑分享,播种不止于线上,还为线下实体店赋能。 问:围绕业务发展,小红书的系统架构经历了怎样的变革和演进? 系统架构变化不大,影响最深的是资源开销。过去三年,资源开销大幅增加,同比增长约 10 倍。在此背景下,我们努力进行优化,包括很早就开始使用 K8S 进行资源调度。到 18 年年中,绝大多数服务已经完全实现了容器化。 问:目前小红书系统架构中的计算基础设施建设和布局是怎样的? 我们目前的建设方式可以简单描述为星型结构。腾讯云在上海的一个区是我们的计算中心,承载着我们的核心数据和在线业务。在外围,我们还有两个数据中心进行计算分流,同时承担灾备和线上业务双活的角色。 与其他新兴电子商务互联网公司类似,小红书的大部分计算能力主要用于线下数据分析、模型训练和在线推荐等平台。随着业务的发展,对算力的需求也在加速增长。