基于多目摄像机的鲁棒眼动跟踪技术研究

摘要：

为改进单个远程传感器采集眼动数据时存在视场小、容易被遮挡物遮挡的缺点,研究了一种多目摄像机眼动跟踪技术,以更好地采集眼动数据.应用多个摄像机对人体头部姿态和眼球信息进行采集,通过分割视频帧提取瞳孔图像和计算被测用户头部姿态角度,将瞳孔图像放入卷积神经网络进行训练得到注视点坐标,并基于头部姿态信息计算每个摄像机的注视点权重,从而加权融合得到更精确的注视点信息.研究结果表明:在头部姿态角较大时,多目眼动追踪技术的精度比单目传感器的精度高30％～50％.该技术具有灵活性和通用性,在驾驶舱设计、用户用眼习惯评估和驾驶学员眼动绩效分析中具有重要的应用和推广价值.

关键词：眼动跟踪、头部姿态评估、加权融合、多目摄像机

所属期刊栏目：41

分类号：TP29;V323(自动化技术及设备)

在线出版日期：2023-01-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：58-65