自由运动下视线追踪算法的研究与实现

"这篇论文研究了在人体自由运动状态下视线追踪算法的研究，提出了一种基于光学跟踪设备的头戴式视线追踪系统。该系统利用被动式光学追踪设备和眼部摄像机来捕捉用户头部运动和眼部图像，通过初始标定计算出视线方向。在3.0m x 3.2m x 2.0m的工作空间内，实验结果显示视线追踪误差为1.69°，频率达到20 Hz。该研究受到国家自然科学基金等项目的资助，涉及的关键技术包括视线追踪、自由运动、光学跟踪和人机交互。" 本文主要探讨的是在人体在大空间自由运动时的视线追踪问题，这在人机交互、虚拟现实和增强现实等领域具有重要应用价值。研究者构建了一套创新的头戴式视线追踪系统，该系统依赖于被动式光学跟踪设备和头戴的眼部摄像机。光学跟踪设备可以实时捕获用户的头部运动信息，眼部摄像机则用于记录眼球的细微运动，这些信息结合初始的系统标定，可以估算出用户在运动过程中的视线方向。 为了简化系统并使其适应不同环境和硬件设备，研究者提出了一个三点三面三变换的几何模型。这种模型降低了对特定硬件的依赖性，增加了系统的通用性和可移植性。通过实际应用实验和误差分析，验证了该系统在3.0m x 3.2m x 2.0m的大空间内的有效性和准确性。实验结果显示，即使在用户自由移动的情况下，系统的视线追踪误差仍保持在较低的1.69°，并且能以20 Hz的频率进行追踪，这意味着系统能够快速响应用户视线的变化。 关键词“视线追踪”是指追踪用户眼睛看向何处的技术，这对于理解用户意图、提升人机交互体验至关重要。而“自由运动”是指用户可以在不受限制的空间内移动，这对视线追踪技术提出了更高的挑战。光学跟踪是实现这一目标的关键技术，它利用光的反射和接收来确定物体的位置和运动状态。最后，“人机交互”是指人与计算机之间的互动，视线追踪是其中一种重要的非接触式交互方式，可以增强交互的自然性和直观性。 这项研究为解决复杂环境下的人体视线追踪提供了新的思路和技术手段，对于推动人机交互技术的发展，尤其是在虚拟现实和增强现实领域的应用，具有深远的影响。未来的研究可能会进一步优化模型，提高追踪精度，或者探索更多的应用场景。