视线追踪系统中基于瞳孔-角膜反射的视线估计方法

摘要

本发明提出一种视线追踪系统中基于瞳孔-角膜反射的视线估计方法，属于人机交互领域。针对现有PCCR存在的主要问题：限制使用者头部运动和个体标定问题，提出了一种单相机单光源条件下头部位置的补偿方法，实现了头部位置变化对瞳孔角膜向量影响的解析补偿，并建立一种个体差异的转化模型，进而简化标定过程为单点标定。以此为基础形成一种新的视线估计方法，本方法使精确视线估计的最小硬件要求降低到单相机(未标定)单光源，既不需要繁杂的系统标定，又实现了自然头动视线估计，并且简化用户标定为单点标定。该方法的各个环节都满足实时性要求，为面向人机交互的视线追踪系统提供了有效的解决方案。

主权项

视线追踪系统中基于瞳孔‑角膜反射的视线估计方法，其特征在于：步骤一：多项式模型初始化，使用者和头部位置固定情况下的视线映射函数(Gx，Gy)＝f(Δx，Δy)，其中Gx＝a1+a2Δx+a3Δy+a4ΔxΔy，Gy＝b1+b2Δy+b3Δx+b4Δy2，(Δx，Δy)为瞳孔中心到角膜反射的向量，确定8个未知数a1，a2，a3，a4，b1，b2，b3，b4的值；步骤二：进行个体差异补偿，得到补偿以后的瞳孔中心到普尔钦斑向量(Δx′，Δy′)，减少个体差异对视线估计的影响；步骤三：头部位置补偿，通过分析头动后眼部特征和头部位置变化的关系，解决使用者头部位置改变对视线估计精度的影响问题，得到头部位置补偿后的瞳孔中心到普尔钦斑向量(Δx″，Δy″)；步骤四：通过使用者和头部位置固定情况下得到视线映射函数(Gx，Gy)＝f(Δx″，Δy″)，其中Gx＝a1+a2Δx″+a3Δy″+a4Δx″Δy″，Gy＝b1+b2Δy″+b3Δx″+b4Δy″2。