| 头戴式视线跟踪系统的一点标定方法 |
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| 引用本文： | 侯树卫,李斌,夏小宝.头戴式视线跟踪系统的一点标定方法[J].计算机应用与软件,2014(9). |
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| 作者姓名： | 侯树卫 李斌 夏小宝 |
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| 作者单位： | 1. 中国科学技术大学电子科学与技术系 安徽 合肥230026; 中国华阴兵器试验中心 陕西 华阴714200
2. 中国科学技术大学电子科学与技术系 安徽 合肥230026 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金委-广东省联合基金重点项目 |
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| 摘 要： | 标定方法是视线跟踪技术中的关键环节,直接影响跟踪精度和用户体验。目前头戴式跟踪系统所使用标定方法,需要多个标定点进行标定。为更快、更方便地进行标定,提出一种方法,只需一个标定点,便可提取足够的标定信息完成标定过程。该方法可适用于目前的多种映射方法,如DLT方法、多项式方法、神经网络方法等,标定时间仅需10 s,精度可达1°,与多点标定相比,效率显著提高,而精度无明显差异。此外,使用一种新的神经网络模型:ELM(极端学习机)实现了神经网络标定方法,ELM的快速学习性能,显著缩短了神经网络训练时间。
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| 关 键 词： | 头戴式 视线跟踪 一点标定 神经网络 极端学习机 随机采样一致性 |
ONE-POINT CALIBRATION METHOD FOR HEAD-MOUNTED EYE TRACKING SYSTEM |
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| HouShuwei,LiBin
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XiaXiaobao.ONE-POINT CALIBRATION METHOD FOR HEAD-MOUNTED EYE TRACKING SYSTEM[J].Computer Applications and Software,2014(9). |
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| Authors: | HouShuwei LiBin XiaXiaobao |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Head-mounted Eye tracking One-point calibration Neural networks ELM Randoms ampling consistency |
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