基于视线追踪的增强现实人机交互方法

• 作者: 崔笑宇 纪欣伯 陈卫兴
• 来源期刊: 计算机科学与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 视线追踪 深度学习 增强现实
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 1020-1028
• 页数: 9页
• 分类号: TP39

摘要

本文结合现有光学透视头戴显示设备,提出了基于视线进行交互的方法。受到Resnet网络思想的启发,提出了一种异构嵌套的卷积神经网络(Heterogeneous nested neural, HNN),通过12层卷积和3层全连接层得到一个眼睛的55个特征点,在此基础上分别得出视线向量和瞳孔中心,进而得到了用户视线。在近眼部位采用两个非红外光源相机分别追踪双眼的运动,角膜中心误差降到了0.66 mm,角度误差降到了0.89?。最后本文在HNN中做了不同通道数的对比以及HNN和Resnet网络的对比。实验结果表明,相比于传统方法和普通的卷积神经网络,本文提出的HNN网络对眼睛追踪效果有明显提升。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔笑宇		9	4	1.0	2.0
2	陈卫兴		1	0	0.0	0.0
3	纪欣伯		1	0	0.0	0.0