计算机应用

作者：赵昕晨, 杨楠

单位：中国人民大学 信息学院, 北京 100872

关键词：视线追踪,网络摄像头,头部姿态上下文,人脸特征点检测,头部姿态相似度

基金：中国人民大学科学研究基金（中央高校基本科研业务费专项资金资助）项目成果（20XNA031）。

实时视线跟踪技术是智能眼动操作系统的关键技术。与基于眼动仪的技术相比，基于网络摄像头的技术具有低成本、高通用性等优点。针对现有的基于摄像头的算法只考虑眼部图像特征、准确度较低的问题，提出引入头部姿态分析的视线追踪算法优化技术。首先，通过人脸特征点检测结果构建头部姿态特征，为标定数据提供头部姿态上下文；然后，研究了新的相似度算法，计算头部姿态上下文的相似度；最后，在进行视线追踪时，利用头部姿态相似度对校准数据进行过滤，从标定数据集中选取与当前输入帧头部姿态相似度较高的数据进行预测。在选取不同特征人群的数据上进行了大量实验，对比实验结果显示，与WebGazer相比，所提算法的平均误差降低了58~63 px。所提算法能有效提高追踪结果的准确性和稳定性，拓展了摄像头设备在视线追踪领域的应用场景。

来源：2020年第11期

《计算机应用》期刊编辑部

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