头戴式视线跟踪系统的一点标定方法

• 作者: 侯树卫 夏小宝 李斌
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 头戴式 视线跟踪 一点标定 神经网络 极端学习机 随机采样一致性
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 多媒体技术应用
• 页码范围: 152-156
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 4117字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.09.038

摘要

标定方法是视线跟踪技术中的关键环节，直接影响跟踪精度和用户体验。目前头戴式跟踪系统所使用标定方法，需要多个标定点进行标定。为更快、更方便地进行标定，提出一种方法，只需一个标定点，便可提取足够的标定信息完成标定过程。该方法可适用于目前的多种映射方法，如DLT方法、多项式方法、神经网络方法等，标定时间仅需10 s，精度可达1°，与多点标定相比，效率显著提高，而精度无明显差异。此外，使用一种新的神经网络模型：ELM（极端学习机）实现了神经网络标定方法，ELM的快速学习性能，显著缩短了神经网络训练时间。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李斌	中国科学技术大学电子科学与技术系	372	5610	37.0	58.0
2	夏小宝	中国科学技术大学电子科学与技术系	3	13	2.0	3.0