基于深度神经网络的视线跟踪技术研究

视线跟踪是人机互动技术中重要的组成部分,可以广泛地应用在机器人、手机、笔记本等设备中。针对传统方法在低分辨率图像上的准确率不高和设计步骤繁琐等问题,提出一种基于深度神经网络的视线跟踪算法。利用卷积神经网络,能快速且准确地定位输入图片上的人眼区域和虹膜中心位置,再利用多项式拟合估计视线方向。实验结果表明,该算法在MPIIGaze数据库中对虹膜中心和眼角位置的标定有着98%的准确性,在Swith数据库中对视线的估计准确率达到了90%左右,证明了该算法在低分辨率图像上有着良好的可行性。