人工網膜用オブジェクトファインダー

研究者らは、人工網膜システムに物体発見機能を追加することを提案しています。 この機能を使用するには、参加者は特別なモードを有効にし、事前にプログラムされた一連のオブジェクト タイプから目的のオブジェクトを入力します。 システム眼鏡内の可視光カメラからの画像は、参加者が部屋のシーン全体で頭をスキャンすると、物体認識ソフトウェアを使用して処理されます。 プロセッサーによってシーン内の物体が識別されると、点滅するアイコンが網膜上アレイの適切な位置に出力され、参加者を物体の物理的な位置に誘導します。 オブジェクトが見つかると、システムはオブジェクトの位置を追跡します。

人間の被験者の評価には 2 つの段階があり、それぞれ最初に晴眼のある人間の被験者でシミュレーションを実行し、次に Argus II の参加者でテストを実行します。 フェーズ 1 では、ジョンズ・ホプキンス大学 (JHU) における人間の被験者を対象としたシステム評価で、代表的なタスクのパフォーマンスを調査し、新しい物体発見機能を使用しない場合と使用する場合の義肢の視覚性能を比較します。 評価の重要な側面は、参加者がオブジェクトを見つけて到達するのを支援するために、さまざまなアイコンと表示モードを比較することです。 フェーズ 2 では、システムは Argus II ビデオ処理ユニット (VPU) に統合され、JHU は代表的な環境での統合プロトタイプの機能テストや、システムの人間工学の最適化などの人的試験を実施します。 複数のオブジェクト/アイコンの同時検出と追跡。