【摘 要】
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眼动跟踪技术作为一种新兴的人机交互方式,在许多领域有着广阔的应用前景。本文开发了一套面向人机交互的头戴式眼动跟踪系统,研究了瞳孔特征提取方法、凝视估计方法、以及场景物体识别方法,最终进行了凝视估计精度实验以及人机交互实验,主要的研究内容有以下几点:（1）瞳孔特征提取方法研究。本文利用改进后的Canny算法提取图像边缘,应用形态学方法得到独立的轮廓,并根据图像中的瞳孔特征筛选轮廓,最终利用改进的RA
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目:“手眼协调的臂-手假肢系统基础研究”（项目编号:51335004）；
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眼动跟踪技术作为一种新兴的人机交互方式,在许多领域有着广阔的应用前景。本文开发了一套面向人机交互的头戴式眼动跟踪系统,研究了瞳孔特征提取方法、凝视估计方法、以及场景物体识别方法,最终进行了凝视估计精度实验以及人机交互实验,主要的研究内容有以下几点:（1）瞳孔特征提取方法研究。本文利用改进后的Canny算法提取图像边缘,应用形态学方法得到独立的轮廓,并根据图像中的瞳孔特征筛选轮廓,最终利用改进的RANSAC算法拟合瞳孔椭圆,结合置信度评估标准得到最终的瞳孔椭圆以及瞳孔中心。（2）凝视估计方法研究。本文提出了两种不同类型的凝视估计算法,其一是基于映射平面的凝视估计算法,通过建立瞳孔特征与固定深度平面上凝视点的映射关系,设计了采用单个映射平面和双映射平面的估计方法。实验结果表明其与现有方法的凝视估计精度没有明显差异。其二是基于头部姿态跟踪的凝视估计方法,结合引入的六维姿态跟踪器,标定眼球坐标系以及相机坐标系,从而建立双向量映射的回归框架。针对眼动仪滑移问题,结合更新后的眼球坐标系,提出了仅需一个额外标定点的重标定方法。实验结果表明,主标定与重标定方法相较于现有方法精度分别提升了33%和28%。（3）物体识别及坐标转换方法研究。本文通过贴附在物体表面的Ar Uco标识码对物体进行属性及位姿确定。利用各个角点的图像坐标以及它们之间的固定位置关系,求解出标识码的位姿,并结合双目重建信息对物体位姿进行平滑滤波。此外,结合六维姿态跟踪器提出坐标转换方案,开展人机交互实验,实验结果表明所开发的系统能够将人眼所凝视物体的位姿准确的提取出来,并转换到世界坐标系下,有应用于众多人机交互场景的潜力。
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