（文章來源：青亭網）

隨著越來越多的AR/VR頭顯開始加入眼球追蹤功能，這項技術逐漸被看做是下一代頭顯的標配。眼球追蹤有多種應用和優勢，比如用于人機交互，或者提高渲染效率，生物識別，調節頭顯IPD瞳距，甚至可以評估生命體征和心理活動。

但就像指紋信息一樣，眼球信息如果利用不當可能會對用戶的隱私帶來很大威脅。從短期來看，如果將眼球追蹤與AR/VR頭顯結合，企業便能收集用戶對不同信息和內容產生的私密且無意識的反應。往好的方面想，企業得到這些信息是為了給用戶提供更好的體驗，但對于廣告來講，這些信息是非常有價值的。

如果人的眼球信息為廣告商所用，他們便能學習、預測甚至操縱人的行為。那怎么才能在盡量不侵犯用戶隱私的情況下，找到眼球追蹤的最佳應用呢？

對于這個問題，今年2月從蘋果離職的Avi Bar-Zeev（也是HoloLens聯合發明者）在《Vice》雜志發表了一篇文章，并表達了自己的看法。他談到：我們現在就應該開始樹立安全意識，因為在未來企業們將不得不認可，眼球數據與醫療檔案或者其他生物識別數據同等重要，必須受到保護。

在深入問題之前，先來看看人眼的工作原理。人類眼球的功能相當于光學元件，主要的作用是接收并感知光線，而眼球后面的視網膜會將光線數據轉化成大腦能夠識別的信號。每個視網膜中心都有一個小窩（foveae），里面密集的排布著細胞，是人眼能提供最高分辨率視覺的區域，僅占人眼中央5°的FOV。而小窩之外的其他區域被稱作做周邊視野，也就是余光，大約有220°FOV（雙目）。

周邊視野擅長識別動作、視覺規律，比如地平線、陰影，甚至還能看到來自其他人的目光，但是對于顏色或細節的識別能力極弱。打個比方，當你在讀本文的時候，你以為每一個字看起來都很清晰，實際上你每次只能清楚看到一兩個詞。

這是因為大腦欺騙了你，為了讓你覺得眼前的畫面到處都無比清晰，眼球會四處掃視，就像是在黑夜探路的手電筒一樣，一點一點識別周圍的環境。總之，人眼周邊視野中的細節大部分是靠人腦的記憶，或者是想象出來的。依靠眼球快速掃視（saccades）的規律，計算機也能模擬大腦猜測你當下的想法，或者注視的方向，以此來優化屏幕渲染效率，重點提高注視點分辨率，降低周邊視野分辨率。

除了快速掃視，計算機也可以模擬人眼的“平穩追蹤”功能，簡單來講，就是在追蹤移動的汽車或者棒球的時候，人眼會常常進行校正和調整，在你不注意的時候保持視線平穩。通過訓練，計算機能夠以多種方式追蹤人眼運動，最常見的方法就是用一個或以上的微型攝像頭近距離追蹤眼球，然后將收集到的信息交給計算機視覺軟件進行實時處理，最后能計算出瞳孔位置和注視點。

有的方案還會在微型攝像頭旁加入小型LED燈，利用紅外光反射原理來測量瞳孔位置。或者，也可以采用測量眼肌電信號的方式來追蹤眼球，原理是測量眼球表面到傳感器的距離。

眼球追蹤效果越好的系統，越能識別微小的動作，比如眼球轉動0.5°前后的差距。當然，僅捕捉1-2°之間變化的也能推斷出用戶意圖或者健康狀況。總之，出于對眼球追蹤系統的體積、重量和功耗考量，有些時候可能要犧牲一下追蹤的準確性，原因是為了更小巧外形和更長續航，以此來滿足C端需求。