基于人工神经网络的视线跟踪系统.pdf

《基于人工神经网络的视线跟踪系统》这篇论文探讨了一种利用人工神经网络(ANN)进行视线跟踪的方法。在计算机技术和发展中，视线跟踪是一项关键的技术，它在人机交互、广告分析、心理研究等多个领域有着广泛的应用。传统的视线跟踪技术可以分为2D和3D两类，各有优缺点。 本文提出了一种新的、对低像素环境适应性更强的虹膜中心定位算法和眼睛角点检测算法。在摄像头分辨率不高的情况下，这些算法能够实时提取出注视屏幕时的眼睛特征，包括虹膜中心和眼睛角点。这两个特征对于判断人的视线方向至关重要。虹膜中心定位能够帮助确定眼睛的中心，而眼睛角点检测则有助于识别眼睛的形状和运动趋势。 接下来，论文利用人工神经网络对人眼在注视屏幕不同位置时的眼睛特征进行分类。通过训练神经网络，可以建立人眼特征和屏幕点之间的映射关系，从而推断出人注视的位置。这种方法的一大优势在于，只需要普通商业摄像头和一般光照条件即可工作，并且允许用户有小范围的头部运动。这极大地降低了系统实施的硬件成本，减少了对用户的限制，提高了系统的实用性和普适性。 实验结果显示，在普通的实验室光照条件下，这种基于人工神经网络的视线跟踪方法表现出良好的性能。这表明，尽管环境条件并不理想，该系统仍能准确地追踪到人的视线方向，具有较高的精度。 这篇论文提出了一个创新的、基于人工神经网络的视线跟踪系统，它有效地解决了低像素环境下视线跟踪的难题。通过结合虹膜中心检测和眼睛角点检测，以及利用ANN进行特征分类，该方法实现了对人眼视线的精确跟踪，为相关领域的研究和应用提供了有价值的参考。未来的研究可能进一步优化算法，提高跟踪速度和精度，或者探索在更多复杂环境下的适应性。