《近匠》aGlass团队：透析眼控技术的价值

CSDN：请问创始人的技术背景是怎样的？

创始人兼CEO 黄通兵，2002年在沈阳航空航天大学获得一等奖学金，后留校任教。2004年独立开发飞机高速笛卡尔网格生成软件系统，提生网格处理速度30倍，被国内战斗机设计所广泛使用。2005年亚洲最大跨河摩天轮天津之眼中标方案设计师。2008申请“基于机器视觉的输入系统及方法”发明专利。2009因视线鼠标产品研发成功并应用而获北京市长、邓朴方授奖。2012获得“基于眼动追踪、语音识别与脑电波交互头戴视频眼镜与智能手机”专利。2013因眼控电脑在信息无障碍领域的突出成就，荣获中国医师协会在人民大会堂颁奖。他现在是aGlass眼控智能眼镜总设计师。

创始人兼CEO 黄通兵

联合创始人兼COO 彭凡，2007年毕业于成都信息工程大学电子系，涉猎不同行业，在传统渠道、房地产和金融投资行业拥有丰富的营销管理经验，曾担任外资投资公司项目总监。

CSDN：请介绍一下目前公司的团队组成、产品运营情况。

团队目前共15人，主要都是技术研发人员。其中任冬淳是中科院博士，负责眼控算法、机器视觉算法研发，曾参加视觉认知-反应融合神经系统可计算模型、“视-触认知”国家自然科学基金重点项目、“康复机器人系统”国家科技支撑计划等项目。团队中还有一位负责项目管理、ODM厂商协作的同事叫王鹏飞，有8年智能设备研发管理经验，曾担任纽曼股份有限公司项目经理、北京创毅视讯LTE终端产品项目管理、北京合众思壮产品部经理，负责整个产品生命周期管理。

目前已经上市的产品有“全能眼”眼控仪和视控仪，适应于残疾人（特别是渐冻人）群体。该产品是国内患者所追捧的产品，是国家残联/民政部唯一指定采购沟通辅具。

CSDN：在2009年七鑫易维成立之初，你们的第一款产品是什么？

第一款产品是适用于残疾人市场的“全能眼”视线鼠标，通过跟踪操作者的视线焦点来操作电脑，使用者无需佩戴任何的装置即可通过视线焦点来轻松控制PC。

视控仪

CSDN：创业至今，近5年以来，你们有何改变，为何产生这样的转变？

2008年我们申请了眼控相关技术专利，希望把眼控技术推向大众消费者市场。但是对于传统PC，鼠标和键盘已经有几十年的历史，大家早已习以为常。所以我们另辟蹊径，2009年推出了适用于渐冻人的眼控仪，帮助他们恢复沟通生活的产品。这个时期我们更多还是希望不断完善眼控技术，提高精度。

全球眼动追踪技术主要集中在眼动分析方面，对精度的要求较低。而我们从一开始做就是做难度更高、精度要求更高的眼动控制技术。在2010年，我们就开始尝试把眼控技术放在智能眼镜上，当时还没有谷歌眼镜的概念，所以大家对智能眼镜的认知度很低，而我们也不敢贸然去做。当2012年谷歌眼镜概念发布，我们正式开始研发全球首款眼控智能眼镜aGlass。未来我们将提供全系列眼控技术解决方案，无论是PC、平板电脑、手机或者智能眼镜，我们都可以提供眼控技术。

CSDN：目前许多人都在做智能眼镜，你们认为眼控技术与智能眼镜的最佳结合方式是怎样的？

传统的触摸交互不适合智能眼镜的操作，而声控是离散的命令，且对周围环境要求较高，但眼控技术用在智能眼镜上，实际意义就会大很多。根据眼球移动的方向，智能眼镜可以显示出不同的信息，会有很多前所未有的体验：例如眼睛看在某个建筑物上，眼镜立刻就显示出它的各种信息；或者，通过连续眨眼，可以自动拍照等。另外，遇到抖动也不怕了，因为眼睛和眼镜距离很近，基本上是一起在抖动！

目前谷歌已经公开的技术有：眨眼拍照、眼动解锁、眼球追踪注视广告。谷歌也认可“眼控”对于“智能眼镜”的价值。

CSDN：眼控技术方面，数据采样率如果不高，可能会让操控出现偏差，你们怎样解决这类问题？

从硬件方面来说，现有摄像机的帧率已经能够满足基于视频信息眼控算法的需求。但是由于不同的图像处理算法和视线估计算法的算法复杂度不同，处理时间也不同。有的算法复杂度较高，处理器处理速度相对较慢，因此用户会感觉“数据采样率不高，操作出现偏差”。

针对这类问题，我们的应对方式是提出更高效的算法。在图像处理方面，我们采用并行处理技术并改进现有图像处理算法的策略。在视线估计方面，我们提出新的更准确、更高效的视线估计算法。

CSDN：在国际上的拥有眼控追踪技术的公司有三星的eyeCan、PredictGaze、Tobii REX、EyeX。请问，从技术角度来看，各家有何长处，又有何短板？

Tobii公司是是眼控追踪技术的先驱者，Tobii REX、EyeX都是Tobii公司的产品，均用于远距离视线追踪。Tobii REX是其最新产品之一，采用双摄像头双光源的硬件配置方式，通过双摄像头捕捉眼睛的深度信息，因此可以一定范围内解决头部运动对视线追踪问题的影响。但双摄像头的硬件成本高，价格较贵。PredictGaze是一个集脸部识别、眼球跟踪、手势控制的集合体，PredictGaze的特点是集成各种交互信息进行人机交互。EyeCan也是视线追踪的产品，三星公司也已经公布该产品的源代码。

我们公司对视线追踪的新算法进行研究，提出单摄像头多光源的解决方案。该方案不仅能够有效解决头部运动对视线追踪的影响，准确确定用户的视点，而且硬件成本比双摄像头设备更低。同时，我们公司不仅对远距离视线追踪展开研究，对穿戴式设备的视线追踪也进行深入的研究，能解决穿戴式设备相对人眼发生位移带来的视线追踪不准确的问题。

aGlass原型

CSDN：你们有针对“渐冻症”患者开发的产品，这款产品的技术门槛是什么？你们怎样突破它的？

准确度是所有视线追踪产品的技术门槛，因此针对“渐冻症”患者开发的产品“全能眼”的首要技术门槛就是准确性。我们针对大量“渐冻人”患者的实际情况，尝试了大量的视线追踪算法并相应的调试了硬件环境。最终选择了一种变焦镜头和稳定的算法，使追踪准确性达到用户要求。

此外，友好的用户界面和便捷的操控方式也是“全能眼”的重要技术门槛。我们大量调研“渐冻人”患者的真实需求，根据具体需求针对性的设计并不断完善产品的用户界面和操作方式。

CSDN：目前的眼控技术的现状是怎样的？该技术领域有哪些难题有待解决或改进？

眼控技术按照是否需要在眼睛及其周边区域附着辅助设备分为侵入式和非侵入式两种。侵入式设备往往用于专业领域，视线追踪准确度较高但用户体验极差。非侵入式眼控技术的用户体验更好，更容易被用户接受。我们公司从事的基于视频信息的眼控技术属于非侵入式眼控技术。主要难点包括：头部任意移动后的准确视线追踪、无标定过程的准确视线追踪、复杂环境下的多人视线追踪。头戴式设备的眼控技术的难点还包括头戴式设备相对人眼移动后的视线追踪问题。

我们公司研发的A-See产品，采用单摄像头和多光源的硬件配置，能在头部任意运动后进行准确的视线追踪。此外，A-See还有无标定模式，可以在无标定过程下追踪用户视线。该技术与人脸检测等相结合，将解决多人视线追踪的问题。在头戴式设备方面，我们公司正在研发A-Glass产品，现已完成眼镜滑动时视线追踪的理论分析，将有效解决眼镜滑动带来的视线追踪不准确的问题。

CSDN：在国内，你们有哪些竞争对手？相对而言，你们优势是什么？

这么多年，基本没有眼控方面的国内竞争对手。主要还是眼控技术的门槛较高，市场规模还不大。我们的竞争对手一直是瑞典的Tobii公司，它是英特尔和苹果投资的以眼动分析为主的技术公司。

CSDN：aGlass是你们进入可穿戴市场的第一款产品，这款产品现在的研发进度如何？

目前在研发的中后期，我们已经很好的实现了在眼镜上的眼控功能，可以说我们做出了全球第一个良好体验眼控智能眼镜的方案，一次校准后，眼镜的摘戴，晃动对眼控均无影响。

aGlass设计图

CSDN：请问aGlass这款产品什么时候问市？

预计在今年下半年面世。

CSDN：请问七鑫易维今年的计划是怎样的？

今年会推出2款眼控类的产品。桌面级的眼控仪aSee，眼控智能眼镜aGlass。同时会给行业客户提供眼控技术的输出，目前已经有国内的PC巨头和国际的手机巨头在接洽合作。与此同时，在国内和国际上，树立公司眼控科技领导者的品牌形象。

生活不易，码农辛苦
如果您觉得本网站对您的学习有所帮助,可以手机扫描二维码进行捐赠