使用人眼几何特征的视线追踪方法 |
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作者姓名: | 苏海明 侯振杰 梁久祯 许艳 李兴 |
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作者单位: | 常州大学信息科学与工程学院, 常州 213164,常州大学信息科学与工程学院, 常州 213164,常州大学信息科学与工程学院, 常州 213164,常州大学信息科学与工程学院, 常州 213164,常州大学信息科学与工程学院, 常州 213164 |
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基金项目: | 国家自然科学基金项目(61063021);江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2015027-12);江苏省物联网移动互联技术工程重点实验室开放课题项目(JSWLW-2017-013) |
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摘 要: | 目的 视线追踪是人机交互的辅助系统,针对传统的虹膜定位方法误判率高且耗时较长的问题,本文提出了一种基于人眼几何特征的视线追踪方法,以提高在2维环境下视线追踪的准确率。方法 首先通过人脸定位算法定位人脸位置,使用人脸特征点检测的特征点定位眼角点位置,通过眼角点计算出人眼的位置。直接使用虹膜中心定位算法的耗时较长,为了使虹膜中心定位的速度加快,先利用虹膜图片建立虹膜模板,然后利用虹膜模板检测出虹膜区域的位置,通过虹膜中心精定位算法定位虹膜中心的位置,最后提取出眼角点、虹膜中心点等信息,对点中包含的角度信息、距离信息进行提取,组合成眼动向量特征。使用神经网络模型进行分类,建立注视点映射关系,实现视线的追踪。通过图像的预处理对图像进行增强,之后提取到了相对的虹膜中心。提取到需要的特征点,建立相对稳定的几何特征代表眼动特征。结果 在普通的实验光照环境中,头部姿态固定的情况下,识别率最高达到98.9%,平均识别率达到95.74%。而当头部姿态在限制区域内发生变化时,仍能保持较高的识别率,平均识别率达到了90%以上。通过实验分析发现,在头部变化的限制区域内,本文方法具有良好的鲁棒性。结论 本文提出使用模板匹配与虹膜精定位相结合的方法来快速定位虹膜中心,利用神经网络来对视线落点进行映射,计算视线落点区域,实验证明本文方法具有较高的精度。
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关 键 词: | 几何特征 虹膜模板 虹膜中心 眼动向量特征 注视点 |
收稿时间: | 2018-07-04 |
修稿时间: | 2018-12-29 |
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