【摘 要】
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随着虚拟现实(VR)技术的发展,作为其核心技术之一的眼球追踪越来越受到人们的重视。在传统3D视线估计技术的基础上,提出一种通过卷积目标检测恢复目标区域深度信息的3D眼球追
【机 构】
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上海大学机电工程与自动化学院; 中国科学院上海高等研究院;
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFA0206104);国家自然科学基金(61703262,61873158);上海市科学技术委员会科研计划项目(16511108701,16YF1403700,18ZR1415100);中国科学院国际合作局对外合作重点项目(184131KYSB20160018);张江高科技园区管理委员会项目(2016-14)资助
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随着虚拟现实(VR)技术的发展,作为其核心技术之一的眼球追踪越来越受到人们的重视。在传统3D视线估计技术的基础上,提出一种通过卷积目标检测恢复目标区域深度信息的3D眼球追踪实现方法。基于头戴式眼球追踪设备Pupil的世界摄像头采集到的图像信息,利用TensorFlow卷积目标检测框架实现对目标的识别和宽度测量,通过建立检测出的宽度值和实际测量的距离值之间的函数关系,来达到实时估计深度信息的目的。实验数据表明该方法在采样图像分辨率为1 080p的6组定点测试中的平均相对误差只有1.17%,而且实时处理速度可达15 f/s,能够对实时的深度信息做出较为准确的预测。在眼球追踪技术越来越成熟、眼动仪等设备成本逐渐降低的背景下,该研究为眼球追踪技术的进一步发展和应用打下了坚实的基础。
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