此前有报导称之为Oculus的传感器可以用作摄制图片，所以有人担忧黑客也许可以从此应从，记录我们在虚拟世界中的一举一动。　　但我们是否是过分担忧呢？Motheboard日前专访了OculusRift传感器能用来捕猎用户图像的发现者——美国加州大学戴维斯分校的研究员OliverKreylos。

下面是整理的专访片段：　　问：与Vive的Lighthouse传感器比起，Oculus的定位跟踪方法否较为马马虎虎，还是说道它不具备自己的优点？Oculus否有一点在产品中冒这种风险呢？　　Kreylos：这个问题涉及面很广，所以我再行展开一些背景解释。摄像头和跟踪标识器（如Oculus的LED）在3维度和6维度跟踪中具有历史悠久的历史。完全所有高端的动捕系统都基于这种方法。

这是Wiimote（Wii手柄）跟踪的基础，同时多年来仍然以NaturalPoint的TrackIR头部追踪器形式用作PC游戏。　　这种方法之所以不会如此风行（特别是在是在业余爱好者群体中），是因为它可以获取高质量的效果，同时不必须过于多的自定义硬件。摄像头十分广泛，价格亲民。其他唯一的刚性市场需求硬件是跟踪标识器，但即使是业余爱好者也能生产，而其他的事情都是通过软件构建。

　　当Oculus为RiftDK2找寻一套杰出而且廉价的6维度跟踪系统时，摄像头是一个显著而又尤为适合的自由选择。但Oculus没使用标准的作法，而是通过可向摄像头辨识自己的跟踪LED来贞着降低标准算法的计算出来负荷。因此，DK2跟踪系统惊人了许多人的预期，还包括我自己。

　　当Oculus从DK2改向CV1（第一代消费者版本）时，延用已被证明的跟踪系统，并通过使用更佳的硬件（高分辨率摄像头，用于全局对焦而非滑动对焦）来展开优化，这也是一个合理的工程要求。从显技术观点上看，这是一个准确的自由选择。

虽然不存在一定的问题，但Oculus的Constellation是一个杰出的6维度跟踪系统。由于Constellation较为开口，我并没像对Valve的Lighthouse系统一样展开详细的分析，但我预期两者在质量不相上下。　　我指出Lighthouse更加高雅，它收集的原始数据更加较少，计算出来处置也较少，并能构建完全相同的效果。两个系统的定位计算出来算法的基本输出是，从中心点（摄像头焦点或Lighthouse基站中心）开始的三维射线，并指向空间中的跟踪LED或光电二极管。

Constellation通过捕捉高分辨率图像，将它们传输至主机PC，寻找这些图像中的亮像素的斑点，以及计算出来它们的中心（x，y）方位来得出结论这些射线。Lighthouse也是一样：当扫瞄激光与光电二极管（将光转换成电流的装置）遇见，根据激光器的未知角速度将时间转换成角度，并将所获得的角度发送到主机PC时，然后Lighthouse系统就不会展开适当地计算出来。Constellation必须向主机发送到约60MB的数据，这给主机的USB子系统带给了相当严重的压力，而Lighthouse发送到的数据很少（我估算只有几十KB），它可以构建无线传输同时会造成什么问题。

　　但这并不意味著Constellation是马马虎虎的系统。在研发出来时这是最先进设备的系统，但Valve后来发售了一套令人意想不到的，更加高雅的系统，而Oculus要替换早已太晚了。这是一个创意，我毫无疑问有任何人意识到Lighthouse系统的来临。　　Constellation的主要缺点是，由于较高的USB比特率拒绝，造成某些用户在用于过程中不会经常出现问题。

另一个非技术性的缺点是，从数个摄像头向主机PC发送到高分辨率的图像，而且这些摄像机必需被摆放在完全理想的方位。我个人指出，一些黑客攻击者取得这些图像的风险性较小，但我无法坚称，这在理论上不存在有可能。　　在这一点上Oculus可以采行有所不同的作法以防止这个问题。

我之前提及的Wiimote某种程度是通过摄像头展开跟踪。但跟Constellation有所不同，Wiimote会向主机发送到图像。

将图像切换为（x，y）LED方位的步骤在摄像头芯片本身内部展开，由自定义的芯片已完成。如果Oculus使用了这种方法，并将这样的ASIC（专用集成电路或具备特定用途的自定义电路）构建到摄像头本身，他们就可以防止Constellation的问题。它可以把从摄像头到主机的比特率增加大约1000倍（解决问题大多数用户的问题），同时其他人不有可能窥视发送到的图像，因为图像将总有一天会被发送到主机PC。

　　我不告诉你否能将其称为“马马虎虎”，在一定程度上Oculus的工程师忽视了有可能不存在的隐私问题，或者这是他们在经过取决于之后才作出的要求。但把图像发送至主机不存在多个益处：设计ASIC必须时间和金钱，软件解决方案更加灵活性，更容易随着时间展开改良。Oculus目前有可能正在研究算法，用于摄像头图像来跟踪LED之外的对象，例如通过LeapMotion或Kinect来把用户的手部，或甚至是全身带入VR。

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