眼球模型及视线估计方法研究

发布时间：2020-04-05 12:06

【摘要】：眼睛是人的重要感觉器官之一,人类从外界获得的信息约80%~90%来自于视觉。随着科学技术的发展,对眼睛的观察引起了大量科研人员的注意,越来越多的科学工作者投入到了视线估计技术的研究当中。视线估计技术目前在用户体验、交互研究、市场、消费者调研、心理学和神经科学甚至安全与执法等各种不同的领域都有大量应用。本文首先介绍了视线估计方法的研究背景与发展历程,归纳了国内外视线方法的研究现状,对于视线估计方法的应用也进行了简单的介绍。了解眼球结构是研究基于三维眼球模型的视线估计方法的前提,因此从其生理结构、运动规律等方面也对眼球进行了详细的描述。同时针对基于三维眼球模型的视线估计方法进行了深入的研究。针对基于球面眼球模型、旋转对称眼球模型以及椭球面眼球模型三种不同的三维模型,研究了三种不同的求解方法并进行了相应的仿真实验。在球面眼球模型中,视线估计主要是利用入射光线在眼球角膜表面时发生的折射与反射现象,通过反射与折射的几何模型求解出眼球角膜中心与瞳孔中心,进而重构眼球的视线方向。在旋转对称的眼球模型中,因为并不满足角膜表面反射光线的反向延长线会汇聚与角膜曲率中心这一特殊性,需要对实验设备进行特殊的设置,就是将红外光源和相机放置在同一位置,之后利用共面关系对光轴进行求解。最后利用一个模拟眼动仪数据框架,设定了眼动实验条件如眼球、光源、相机等的三维位置以及内部参数,得到相应条件下的眼动数据,通过这些数据验证了旋转对称模型中的求解方法的正确性。另外一种视线估计方法是基于椭球面模型的三维眼睛模型进行的。虽然利用第三章的旋转模型已经进一步贴合实际人眼形态。但是这种方法仍然只是将光轴的求解过程定义为非球面求解,实际角膜曲率中心的求解并非是基于非球面三维眼球模型进行的。因此,为了更加贴切实际人眼,使视线估计方法的精度进一步提高,其应用范围也将进一步扩大。使用新的椭球面眼球模型,利用椭球面法线的光学性质而反射、折射关系对眼球模型的光轴、角膜曲率中心等信息进行求解。实验结果表明,利用该种方法求解的角膜曲率半径的平均误差仅为0.00634mm。
【图文】：

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图1.1电流记录法的视线估计实例指的是通过对人眼进行麻醉之后，佩戴上一睛运动产生的感应电压，从而达到记录眼睛睛有着相关较大的影响，但是精度却极高[1图1.2 接触镜法的视线估计实例

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[18]。图1.2 接触镜法的视线估计实例1.2.2 非干扰式视线估计方法随着光学记录设备、计算机技术以及图像处理技术的相继出现和不断发展，使基于光学影像的视线估计技术在现实与实践的应用中成为了可能。20 世纪前半叶，一些科研人员对上述这种干扰式视线估计方法进行了一些新的改进[19]。首先由高帧率的摄像机采集眼睛运动的图片，使用图像处理技术提取人眼特征参数，利用这些参数对视线进行重构，就可以在不打扰使用者的情况下完成视线估计。巩膜-虹膜边缘检测法、瞳孔-角膜反射法（PCR）、瞳孔跟踪法、普钦野图像法[20]等是当前主流的非干扰式方法。其中，视线估计技术的主流方法为普钦野图像法，，因为它具有使用简便、精度较高而且对使用者的干扰小等优点。但随着机器学习等方法的快速发展，对利用神经网络法的非干扰式视线估计方法
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R338;TP391.41

【参考文献】