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科普知識
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監控攝像機

專家詳解Oculus攝像頭運作原理及黑客攻擊風險

發布日期:2022-04-17 點擊率:155


  此前有報道稱Oculus的傳感器可以用于拍攝圖片,所以有人擔心黑客或許可以從此入手,記錄我們在虛擬世界中的一舉一動。

  但我們是否是過分擔心呢?Motheboard日前采訪了Oculus Rift傳感器可用來捕捉用戶圖像的發現者——美國加州大學戴維斯分校的研究員Oliver Kreylos。下面是整理的采訪片段:

  問:與Vive的Lighthouse傳感器相比,Oculus的定位追蹤方法是否比較馬馬虎虎,還是說它具備自己的優點?Oculus是否值得在產品中冒這種風險呢?

  Kreylos:這個問題涉及面很廣,所以我先進行一些背景說明。攝像頭和追蹤標識器(如Oculus的LED)在3自由度和6自由度追蹤中有著悠久的歷史。幾乎所有高端的動捕系統都基于這種方法。這是Wiimote(Wii手柄)追蹤的基礎,同時多年來一直以NaturalPoint的TrackIR頭部追蹤器形式用于PC游戲。

  這種方法之所以會如此流行(尤其是在業余愛好者群體中),是因為它可以提供高質量的效果,同時不需要太多的定制硬件。攝像頭十分普遍,價格親民。其他唯一的剛性需求硬件是追蹤標識器,但即使是業余愛好者也能制造,而其他的事情都是通過軟件實現。

  當Oculus為Rift DK2尋找一套優秀而且廉價的6自由度追蹤系統時,攝像頭是一個明顯而又最為合適的選擇。但Oculus沒有采用標準的做法,而是通過可向攝像頭識別自己的追蹤LED來顯著降低標準算法的計算負荷。因此,DK2追蹤系統超乎了許多人的預期,包括我自己。

  當Oculus從DK2轉向CV1(第一代消費者版本)時,沿用已被證明的追蹤系統,并通過采用更好的硬件(高分辨率攝像頭,使用全局快門而非滾動快門)來進行優化,這也是一個合理的工程決定。從純技術觀點上看,這是一個正確的選擇。雖然存在一定的問題,但Oculus的Constellation是一個優秀的6自由度追蹤系統。由于Constellation比較閉合,我并沒有像對Valve的Lighthouse系統一樣進行詳盡的分析,但我預期兩者在質量不相上下。

  我認為Lighthouse更為優雅,它采集的原始數據更少,計算處理也更少,并能實現相同的效果。兩個系統的定位計算算法的基本輸入是,從中心點(攝像頭焦點或Lighthouse基站中心)開始的三維射線,并指向空間中的追蹤LED或光電二極管。Constellation通過捕獲高分辨率圖像,將它們傳輸至主機PC,找到這些圖像中的亮像素的斑點,以及計算它們的中心(x,y)位置來得出這些射線。Lighthouse也是一樣:當掃描激光與光電二極管(將光轉換成電流的裝置)相遇,根據激光器的已知角速度將時間轉換成角度,并將所得到的角度發送到主機PC時,然后Lighthouse系統就會進行相應地計算。Constellation需要向主機發送大約60MB的數據,這給主機的USB子系統帶來了嚴重的壓力,而Lighthouse發送的數據很少(我估計只有幾十KB),它可以實現無線傳輸同時不會導致什么問題。

  但這并不意味著Constellation是馬馬虎虎的系統。在開發出來時這是最先進的系統,但Valve后來推出了一套令人意想不到的,更為優雅的系統,而Oculus要更換已經太晚了。這是一個創新,我并不認為有任何人預見Lighthouse系統的到來。

  Constellation的主要缺點是,由于較高的USB帶寬要求,導致某些用戶在使用過程中會出現問題。另一個非技術性的缺點是,從數個攝像頭向主機PC發送高分辨率的圖像,而且這些攝像機必須被放置在幾乎理想的位置。我個人認為,一些黑客攻擊者獲得這些圖像的風險性很小,但我不能否認,這在理論上存在可能。

  在這一點上Oculus可以采取不同的做法以避免這個問題。我之前提到的Wiimote同樣是通過攝像頭進行追蹤。但跟Constellation不同,Wiimote不會向主機發送圖像。將圖像轉換為(x,y)LED位置的步驟在攝像頭芯片本身內部進行,由定制的芯片完成。如果Oculus采用了這種方法,并將這樣的ASIC(專用集成電路或具有特定用途的定制電路)集成到攝像頭本身,他們就可以避免Constellation的問題。它可以把從攝像頭到主機的帶寬減少約1000倍(解決大多數用戶的問題),同時其他人不可能窺探發送的圖像,因為圖像將永遠不會被發送到主機PC。

  我不知道你是否能將其稱作“馬馬虎虎”,在一定程度上Oculus的工程師忽略了可能存在的隱私問題,或者這是他們在經過衡量之后才做出的決定。但把圖像發送至主機存在多個好處:設計ASIC需要時間和金錢,軟件解決方案更靈活,更容易隨著時間進行改進。Oculus目前可能正在研究算法,使用攝像頭圖像來追蹤LED之外的對象,例如通過Leap Motion或Kinect來把用戶的手部,或甚至是全身帶進VR。

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