隨著穿戴式裝置的演進，有許多團隊開始嘗試不僅進行臉孔辨識、更要能夠完成「表情辨識」的技術。康奈爾大學（Cornell University）研究團隊最近發表了全新的眼球追蹤技術 GazeTrak 和臉部表情讀取技術 EyeEcho，利用聲波而非攝影機來進行辨識，不僅尊重並保護了使用者的隱私，為相關技術應用開啟了全新的可能性。
目前市場上的眼球追蹤與臉部表情讀取技術，多數仍以攝影機為主。這類技術現階段已經可以有很優異的表現，但也存在潛在侵犯使用者隱私的問題。同還有能量耗費過高的問題，例如，知名的 Tobii Pro Glasses 3，儘管在眼球追蹤上精準度極高，但其電池持續時間卻僅有1.75小時。
第一種技術名為 GazeTrak，在每副眼鏡的鏡片框內配置一個小喇叭和四個麥克風（總共兩個小喇叭和八個麥克風）。小喇叭發出聲波，這些聲波會從眼球反射回來，然後被麥克風接收。而由於人類的眼球並非完美的圓形，每一次的回聲到達每個麥克風所需的時間會有所不同，取決於眼球的朝向。因此，這些毫秒級的差異再利用無線訊號傳到主機以 AI 進行分析，便可以追蹤使用者視線的方向。
第二種技術名為 EyeEcho，與 GazeTrak 相同利用回聲分析，差別在於麥克風和小喇叭的位置是在眼鏡兩個鏡腳鉸鏈旁邊（總共兩個揚聲器和兩個麥克風）。在距離較遠的情況下，可以用聲波偵測臉部皮膚的微妙變化，進一步分析為表情。借助這項技術，使用者未來可能有機會藉由虛擬的頭像開啟視頻通話，即使在嘈雜的環境中，也不會遭到干擾。
眼球追蹤和臉部表情讀取的技術在未來有著廣泛的應用前景，比如應用於 VR 虛擬空間中，提供更擬真的、與視覺角度變化相關的反應，甚至於賦予虛擬頭像即使的反應變化增加互動。GazeTrak 和 EyeEcho 還可能有助於診斷或監測會影響臉部表情的神經退行性疾病，如阿爾茨海默氏症和帕金森氏症，讓患者在家中就能隨時追蹤疾病的進展。
參考資料：AI-powered ‘sonar’ on smartglasses tracks gaze and facial expressions | Cornell Chronicle
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