دید خودمحوری

**دید خودمحور** یا **دید اول شخص**  یک زیرشاخه از بینایی رایانه‌ای است که مستلزم تجزیه و تحلیل عکس‌ها و فیلم‌هایی است که توسط دوربین‌های پوشیدنی ضبط شده است، که معمولاً بر روی سر یا بر روی سینه بسته می‌شوند و به‌طور طبیعی به میدان دید فردی که دوربین را پوشیده است نزدیکتر می‌شود. در نتیجه، داده‌های بصری قسمتی از صحنه را ضبط کرده که کاربر بر روی آن متمرکز است تا کار مورد نظرش را به انجام رساند و چشم‌انداز باارزشی را برای درک فعالیت‌های کاربر و زمینهٔ آنها در غالب یک محیط طبیعی ارائه دهد.

دوربین‌های پوشیدنی که تصاویر رو به رویشان را ضبط می‌کنند، اغلب با دوربینی که به چشم کاربر نگاه می‌کنند کامل می‌شوند و این امکان به دوربین داده می‌شود که متوجه شود که چشمان کاربر به کجا خیره شده است، که برای آشکار کردن توجه و درک بهتر فعالیت و نیت‌های کاربر کارآمد است.

## تاریخ
ایده استفاده از دوربین‌های پوشیدنی برای گردآوری داده‌های بصری از دیگاه اول شخص به دههٔ ۷۰ بر می‌گردد، زمانی که استیو من «چشم شیشه‌ای دیجیتالی» را اختراع کرد، دستگاهی که، زمانی که پوشیده می‌شود، باعث می‌شود که چشم انسان به‌طور مؤثری هم به یک دوربین الکترونیکی و هم به یک صفحه نمایش تلویزیون تبدیل شود.

بعد از آن، دوربین‌های پوشیدنی برای نرم‌افزارهای مرتبط با سلامت در زمینه هوش انسانی و هوش مصنوعی پوشیدنی مورد استفاده قرار گرفتند. بهترین حالت برای دید خود محور از نقطهٔ چشم انجام می‌شود، اما ممکن است از طریق دوربینی که به گردن بسته شده است نیز استفاده شود، زمانی که عینک دیجیتالی در راه است. این نوع از دوربین‌های گردنی از طریق مایکروسافت سنس‌کم در سال ۲۰۰۶ برای امور تحقیقاتی تجربی مرتبت با سلامت رایج شد. علاقه جامعه بینایی کامپیوتر به نمونه‌های خودمحور با ورود به دهه ۲۰۱۰ به صورت آرامی درحال افزایش بود و به گونه ای که در سال‌های گذشته به سرعت در حال افزایش است، که با پیشرفت چمشگیر در زمینه فناوری‌های پوشیدنی و افزایش تعداد برنامه‌های کاربردی دارای پتانسیل تقویت شده است.

اولین نمونه سیستم بینایی اول شخص توسط مانادا و هبرت که در سال ۲۰۱۲ معرفی شد، که از سه مؤلفهٔ اصلی تشکیل شده، یک مؤلفه محلی ساز، که می‌تواند محیط اطراف را تخمین بزند، یک مؤلفه شناسایی که می‌تواند اشیاء و افراد را شناسایی کند و در نهایت یک مؤلفه تشخیص تحرک که می‌تواند اطلاعاتی در مورد تحرکات فعلی کاربر ارائه دهد. این سه جزء در کنار هم یک آگاهی کاملی از موقیعت کنونی کاربر فراهم می‌کند که به نوبه خود می‌تواند برای ارائه کمک به خود یا مراقب استفاده شود. به دنبال این ایده، اولین تکنیک‌های محاسباتی برای آنالیز یا تجزیه و تحلیل خود محوری بر روی تشخیص دادن فعالیت‌های مرتبط با دست و تجزیه و تحلیل تعامل اجتماعی متمرکز شد. همچنین با توجه به ذات نامحدود فیلم‌ها و حجم عظیمی ار داده‌هایی که تولید می‌شوند، تقسیم‌بندی زمانی و خلاصه سازی از اولین مشکلاتی بود که به آن پرداخته شد. تقریباً بعد از گذشت ۱۰ سال از بینایی خودمحور (۲۰۱۷–۲۰۰۷), این حوزه همچنان در حال گسترش تنوع است. از جمله موضوعات تحقیقی نوپا عبارتند از:
* برآورد برجستگی اجتماعی
* سیستم‌های بینایی خود محور چند عاملی
* تکنیک‌ها و برنامه‌های حفظ حریم خصوصی
* تجزیه و تحلیل فعالیت بر اساس بر توجه
* تجزیه و تحلیل تعاملات اجتماعی
* تحلیل ژست دست
* رابط‌های خودکاربری گرافیکی (EUI)
* درک پویایی‌های اجتماعی و توجهات
* بازبینی بینایی رباتیک و دید ماشینی به عنوان حس خود محوری
* پیش‌بینی فعالیت

## چالش‌های فنی

امروزه دوربین‌های پوشیدنی، دستگاه‌های ضبط کنندهٔ دیجیتالی ای هستند که سبک و کوچکند، که به صورت خودکار توانایی گرفتن عکس و فیلم را دارند بدون دخالت کاربر، بدون گوناگونی در رزولوشن و فریم و تصویری که از دیدگاه اول شخص نیست. از این رو، دوربین‌های پوشیدنی به صورت طبیعی برای جمع‌آوری اطلاعات بصری از کارهای روزمرهٔ ما طراحی شده‌اند، زیرا چشم‌اندازی صمیمی از میدان بصری دارنده دوربین ارائه می‌دهند.

بسته به میزان نرخ تصویر یا فریم، توانایی تشخیص بین دوربین‌های عکاسی (مه به ان دوربین‌های زنده گیر می‌گویند) و دوربین‌های ویدیویی آسان است.
* دستگاه‌های قبلی مانند Narrative Clip و مایکروسافت سنس‌کم، یه صورت بر روی سینه قرار می گرفتن که با نرخ فریم بسیار پایین (حداکثر ۲ فریم در در دقیقه) توصیف می‌شوند که امکان ثبت تصاویر را در مدت زمان طولانی بدون نیاز به شارژ مجدد باتری فراهم می‌کند. در نتیجه، آنها پتانسیل قابل توجهی برای پی بررن به مواردی مانند الگوهای رفتاری، عادات یا سبک زندگی کاربر را دارند. با این حال، به دلیل نرخ فریم پایین و حرکت آزادانه دوربین، تصاویر موقتی متوالی معمولاً تغییرات ظاهری ناگهانی را نشان می‌دهند به طوری که ویژگی‌های حرکتی را نمی‌توان به‌طور قابل اعتماد تخمین زد.
* ابزاری مانند گوگل گلس، گوپرو معمولاً بر روی سر نصب می‌شوند و فیلم‌های معمولی (حدود ۳۵ فریم در ثانیه) را ضبط می‌کنند که امکان ثبت جزئیات زمانی دقیق تعاملات را فراهم می‌کند. در نتیجه، آنها پتانسیل خوبی را برای تجزیه و تحلیل عمیق فعالیت‌های روزانه یا خاص ارائه می‌دهند. با این حال، از آنجایی که دوربین با سر فردی که آن را پوشیده حرکت می‌کند، تخمین حرکت سراسری فردی که آن را پوشیده دشوارتر می‌شود و در صورت حرکات ناگهانی، تصاویر می‌توانند تار شوند.
در هر دو مورد، از آنجایی که دوربین در یک حالت طبیعی پوشیده می‌شود، داده‌های بصری از نظر شرایط روشنایی و ظاهر جسم، گوناگونی‌های زیادی دارند. علاوه بر این، استفاده‌کننده از دوربین در تصویر قابل مشاهده نیست و کاری که او انجام می‌دهد باید از طریق داده‌های میدان بصری دوربین حدس زده شود، که به این معنی است که اطلاعات مهمی در مورد استفاده‌کننده، به عنوان مثال، تخمین ژست یا حالت صورت، در دسترس نیست.

## منابع

رده:بینایی رایانه‌ای