【摘 要】
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虚拟现实（Virtual Reality,VR）和增强现实（Augmented Reality,AR）是当下全球范围的热门前沿技术,在医学研究、文化娱乐、生活服务等领域有着广泛的应用。面向VR/AR领域的目标检测,可以有效检测出周围物体的位置、类别等信息,无需后续人工识别和判断,极大减轻了后续人工进行分析和整理的工作量。但是通过现有的目标检测方法进行无差别的完全检测就会产生很多边缘信息和无关物体,
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虚拟现实（Virtual Reality,VR）和增强现实（Augmented Reality,AR）是当下全球范围的热门前沿技术,在医学研究、文化娱乐、生活服务等领域有着广泛的应用。面向VR/AR领域的目标检测,可以有效检测出周围物体的位置、类别等信息,无需后续人工识别和判断,极大减轻了后续人工进行分析和整理的工作量。但是通过现有的目标检测方法进行无差别的完全检测就会产生很多边缘信息和无关物体,使得检测结果混乱冗余,无法清晰得到用户关注的目标信息,对于分析判断用户的心理变化过程,感兴趣方向以及个性化推荐都会产生巨大困难。基于此,本文创造性地将眼动追踪技术与目标检测技术相结合,提出了两种面向VR/AR领域的眼动追踪目标检测方法。本文在以下方面进行了研究:（1）创建基于中央凹视觉区域映射的眼动追踪目标检测方法实现人眼注视区域的针对性目标检测。通过建立双通道对人眼图像和前景图像进行处理,根据人眼视觉特征确定人眼中央凹视觉区域尺寸,结合水平和垂直方向的注视跟踪方程建立映射模型,将两个通道的数据信息相互匹配,从而确定人眼在VR/AR场景中的视线区域对应于前景图像中的位置关系和物体信息,并且将光流法和感知哈希算法作为是否进行目标检测和瞳孔追踪的依据,极大的提高了系统的速率。（2）使用多步骤、多模块解决注视区域物体检测的问题时,容易造成误差的累积。因此本文又提出一种基于眼动追踪的端到端目标检测模型。该模型在YOLOv4网络的基础上改进特征融合模块,建立了CSPANet网络,利用一个多任务损失函数完成网络的训练,实现注视区域处的目标物体检测。实验结果表明,该模型平均角度误差低至0.73°,速率增长30.77%,用户体验优越度极大增强。（3）设计了基于眼动追踪的目标检测系统,并使之能够部署于VR/AR设备。
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