基于支持向量机回归模型的视线定位算法研究

针对传统的基于单瞳孔-普尔钦光斑向量和多项式拟合的视线定位方法头动受限的问题,提出一种新的采用单摄像机多辅助光源的基于二维映射模型的视线定位方法。利用4个瞳孔-普尔钦光斑向量构造系统输入特征向量,基于支持向量机回归模型建立注视点映射模型定位视线,解决了视线定位系统的头部运动和系统非线性映射误差问题。实验结果表明:该方法与传统方法相比,可以有效解决传统方法头动受限问题,适应性更强且精度更高,平均定位精度为1.

眼动交互的实时线性算法构造和实现

眼动跟踪技术作为一种新兴的交互手段,具有自然、高效和易于意图理解等优点.我们设计实现了一个桌面眼动跟踪系统作为虚拟装配系统的一个通道,通过摄像机实时采集视频并经过实时的图像处理判断用户对虚拟环境中对象的注视焦点.系统利用了瞳孔-角膜反射向量法理论,设计和实现了一个高效的实时眼动跟踪算法,即线性逼近预测算法.实验证明这一方法很好的解决了眼动通道的实时性问题.

一种新的基于显著图的视线跟踪方法

针对现有视线跟踪系统设备复杂、标定过程繁琐等方面的不足,提出了一种新的基于显著图的视线跟踪方法。通过红外光源设备在人眼角膜上产生的光斑中心与瞳孔中心建立瞳孔-角膜反射向量,然后将该向量作为视觉特征重构了基于显著图的视线跟踪算法。实验结果证明,提出的方法不仅缓解了视线跟踪系统标定过程繁琐的问题,而且对提高系统的精度和健壮性有一定的促进作用,这为面向人机交互的视线跟踪研究提供了可行的低成本解决方案。