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語音控制的缺陷
，對語音信號的提取有著不少的干擾因素，例如個體間的發(fā)聲差異以及自身語調(diào)的變化、不同地區(qū)以及文化背景不同的人們說話方式的區(qū)別、環(huán)境的噪聲對語音信號的干擾等，以上這些因素都會對語音信號的提取產(chǎn)生不利影響。其次，語音識別的效率和速度還有待提高，這兩點直接影響著語音控制在智能眼鏡中的應(yīng)用價值，是應(yīng)用價值的重要的衡量指標(biāo)。另外，用戶對語音控制的期望很高，但實際情況是語音控制還不能滿足用戶的需求，例如當(dāng)用戶使用谷歌眼鏡發(fā)起語音控制命令時，用戶嚴(yán)格地按照谷歌眼鏡提供的標(biāo)準(zhǔn)方式發(fā)出，當(dāng)用戶要打電話時，說”ok glass,make a call to...”，而更習(xí)慣的方式”ok glass,call.”則完全無效。
眼動跟蹤
眼動跟蹤即是對眼睛的注視點或者是眼鏡相對于頭部的運動狀態(tài)進行測量的過程。谷歌眼鏡能夠通過眼動跟蹤技術(shù)感知到用戶的情緒，來判斷用戶對注視的廣告的反應(yīng)。
眼動跟蹤原理
用于智能眼鏡的眼動跟蹤測量技術(shù)主要是基于圖像和視頻測量法，該方法囊括了多種測量可區(qū)分眼動特征的技術(shù)，這些特征有鞏膜和虹膜的異色邊沿、角膜反射的光強以及瞳孔的外觀形狀等?；趫D像、結(jié)合瞳孔形狀變化以及角膜反射的方法在測量用戶視線的關(guān)注點中應(yīng)用很廣泛。?
眼動跟蹤缺陷
雖然眼睛是身體當(dāng)中接收信息廣和快的方式，但眼動跟蹤卻離人性化的交互方式有很大差距。由于眼睛本身存在固有的眨動以及抖動等特點，會產(chǎn)生很多的干擾信號，可能會造成數(shù)據(jù)的中斷，這樣會導(dǎo)致從眼動信息中提取到準(zhǔn)確數(shù)據(jù)的難度大大升高。
