关键词： 视线跟踪技术   网络课程   用户界面   可用性  

摘要： 文章首先对视线跟踪技术进行了文献综述,然后给出了网络课程界面测试中的应用案例,探讨了视线跟踪技术在网络课程界面测试中的应用策略、方法和需要注意的问题。通过本测试发现:(1)视线跟踪技术能够非常直观地显示出学习者感兴趣的区域以及学习者对哪些区域却视而不见;(2)视线跟踪技术与访谈、观察方法结合使用,能够提供更加丰富的测试数据,这样得出的测试结果相较单一方法的使用更有说服力;(3)视线跟踪技术是其他可用性测试方法的有益补充,能够回答传统测试方法所不能有效回答的问题。

关键词： 视线跟踪   图像质量感知   眼动仪   主观质量感知数据库   热图  

摘要： 目的视线跟踪技术是当前最新的无干扰地获得人类视觉注意力的生物测量方法。将视线跟踪方法的原理其应用于图像质量感知研究,建立了首个基于眼动的图像质量感知数据库XJTU_ETSS。方法应用单刺激图像质量评价法,在Tobii TX300的眼动平台上对900幅原始和失真图像进行了49人的60 Hz眼动主观测试。对含眼动的失真图像进行了可视化分析,即利用注视图、热图和自动聚类感兴趣区域图分析注意力在失真图像上的分布特点。结果针对XJTU_ETSS眼动数据特点,利用反映群体视觉注意力共性的热图可视化方法具体对数据库中一组原始图像和其对应的6种失真图像上的热图进行了比较和定性分析,直观地显了原始图像和不同种类失真图像上视觉注意力的分布特征。结论通过实验结果可知,视线跟踪方法能十分直观地揭示人在主观图像感知过程中的特性,这对于今后建立基于人眼注意力模型的图像客观评价算法,以及更加深入地揭示人类视觉系统的感知机制都有着现实而重要的意义。

关键词： 月球重力场   GRAIL   卫星跟踪卫星(SST)   视线加速度  

摘要： 月球重力场的研究是实施探月工程的前提和基础,但由于目前探月技术不足及月球特殊的物理环境,现有远月面重力场的精度难以保证探测器远月面登陆,而已在地球重力场研究方面得以成功实施的卫星跟踪卫星(SST)技术为解决这一难题提供了可能。本文通过模拟数据研究卫星跟踪卫星视线加速度确定月球重力场方法的可行性和可靠性,计算GRAIL卫星轨道参数下的月球全球重力异常。结果表明,卫星跟踪卫星视线加速度能较好地展现月球全球重力场的精细结构。

关键词： 用户界面   界面图标   视线跟踪  

摘要： 触屏手机最主要的操作平台是用户界面。文章通过眼动实验,对视线跟踪技术参数进行分析,测试用户对于手机界面主题元素、图标、文本、导航工具的使用习惯和喜好,使触屏手机界面操作更便捷、更人性化。观察用户感兴趣的界面所具备的特征,结果表明,主题明确的界面、个性化的图标设计以及符合人机工学和满足人机交互功能的界面更受到用户的青睐。

关键词： 人机交互   视线跟踪   瞳孔-角膜反射技术   视觉信息提取  

摘要： 视线跟踪是基于多通道的人机交互技术的重要研究内容,而基于瞳孔-角膜反射技术的视线方向是目前应用最广泛的视线跟踪技术之一。瞳孔-角膜反射技术的主要目的是提取人眼图像中瞳孔-角膜反射向量作为视线方向计算模型所需的视觉信息,通过搭建红外光源设备提取瞳孔-角膜反射向量构建基于瞳孔-角膜反射技术的视线跟踪系统,为面向人机交互的视线跟踪研究提供可行的低成本解决方案。

关键词： 视线跟踪技术   眼动仪   人因工效学   Matlab建模   人眼注意力机制  

摘要： 首先介绍了视线跟踪技术在人因工效学上的应用背景,并深入分析了视觉注意力机制和眼动仪的工作原理。在此基础之上详细讨论了基于Matlab平台的眼动人因实验开发和建模方法,其中包括眼动实验建模六大基本模块的物理意义和典型参数设置,软件开发平台中构架实验的四大功能函数分类和眼动的空间和时间数据结构。为了透彻解析眼动实验的建模方法,给出了一个基于Matlab伪代码的典型眼动实验范例模式,并拓展了其在人因工程学上前沿的应用研究案例。视线跟踪技术能够既定性又定量地测量和诠释人类注意力机制与视觉感知系统与环境的交互作用,首次在国内深入分析介绍了基于开放语言平台的Matlab眼动实验建立方法,这对于人因工效学的创新和交叉研究具有重要的现实意义。

关键词： 人眼特征提取   视线跟踪   支持向量机   头戴式视线跟踪系统  

摘要： 眼睛是人类与外界信息交互最重要的渠道之一。近年来，视线跟踪技术作为一种有效的人机交互模式，在残疾辅助、医学诊断、军事、计算机游戏、司机辅助驾驶等领域获得了广泛应用，因此日益受到学术、企业界的普遍关注。由于技术发展所限，目前商用视线跟踪系统为达到实际应用下的视线准确跟踪，多依靠昂贵的视频采集、电磁位置跟踪仪等，大大限制了技术的推广应用。未来的研究方向需朝着设备廉价、系统简单便携、高准确度和强鲁棒性方向发展。\n 本文主要研究内容可以分为3个部分:人眼检测与跟踪、人眼特征提取和视线模型估计。本文在对相关算法进行深入研究的基础上，利用头戴固定支架的辅助搭建视线跟踪系统。\n 基于视频分析的视线跟踪关键技术主要有视线特征的提取和视线估计模型的建立。在对关键技术进行深入研究后并提出了自己的算法，本文的主要研究内容和创新点如下:\n 1.人眼特征提取部分，本文提出了一种基于二级2D-Gabor小波变换的人眼特征提取改进算法。该算法依赖于2D-Gabor小波变换对纹理特征的良好体现，并结合小波变换的多分辨率特性得到人眼在局部和全局条件下的特征，进而通过有效的降维算法对小波系数矩阵进行降维，达到对眼动图像局部和全局的整合特征描述。该特征描述算法与传统2D-Gabor算法相比较优势在于考虑到人眼特征的整体性，加入二级小波变换系数的特征参考，在较大程度上提高了特征描述算法的精确表达特性。另外，本文采用的特征降维算法为PCA的方法，获得较高的压缩率，提高机器学习的效率。\n 2.为达到对视线方向的精确估计，本文采用DAG-SVM算法对视线映射估计模型进行建立。本文将视线方向分为九类，对于注视不同视线方向的人眼图像，向已提取得到的人眼特征中加入相应类别的标签。本文采用几个常用核函数的分类结果进行验证，最终确定利用高斯径向基核函数解决预处理后的人眼特征数据的非线性问题。另外，将本文提出的算法与Logistic、BP、RBFNetwork分类器相比较，实验结果得出DAG-SVM分类器的分类准确率在这些分类器中最高。\n 3.本文设计并实现了基于人眼特征的视线跟踪系统，以USB摄像头拍摄的单目视频为例，描述了系统的功能及实现方式，对于人眼检测与跟踪可达到实时的效果，对于视线方向分类，采用离线训练方式进行处理。

关键词： 人机交互   视线跟踪   视线估计   双相机   标定   光轴视轴差   立体定位   注视特性   视差补偿  

摘要： 随着计算机科学技术与产业的飞速发展,计算机技术进入到各个领域。视线跟踪技术作为智能人机交互之一也越来越受到关注。早期的视线跟踪技术主要是应用在医学诊断以及心理学研究等方面,现在被应用到其他各个领域,比如,在人机交互中,基于视线跟踪的字符输入以及辅助绘画功能；在医学上,除了医学诊断和心理研究,行动不便的患者还可以利用视线跟踪技术控制周围的家用电器；在商业中,视线跟踪技术主要是应用在广告评估及网页测试方面,实现了广告和网页的最优化设计；在军事方面,视线跟踪技术可以进行精准的制导。作为人类获取外界信息的重要途径,视线跟踪系统也在智能人机交互中发挥着巨大的潜力,是科学界研究的一大热点。 虽然视线跟踪技术已经有了很大进步,具有很好的研究基础。但是,视线跟踪技术由于本身具有难以克服的难点,视线跟踪技术的应用仍有很大的阻碍。特别是目前大部分视线跟踪技术需要定标过程,给广大的用户带来了很大的不便,无需定标的视线跟踪技术精确度不高,需要进一步提高视线跟踪系统的自由度和精度,降低定标过程带来的复杂度和提高系统的实时性,所以一种无需定标的精度高的视线跟踪技术的研究具有非常大的意义。 针对上述问题,本文以将基于人眼空间位置的视线跟踪校正技术作为研究内容,对人眼注视特性中光轴和视轴的夹角随注视角度的变化特性进行了深入研究,并根据此变化特性提出了无需定标的视线跟踪算法,以进一步提高视线跟踪系统的自由度和精度,提高视线交互的易用性。论文的主要创新点如下所示： (1)基于双目相机中常用的视线跟踪技术,对算法中产生的误差与注视角度的关系进行分析,总结出了误差的区域特性,为系统的校正提供了理论基础。 (2)基于人眼的注视特性,对光轴和视轴之间角度的偏差进行分析,得出了光轴和视轴之间的角度偏差与注视角度之间关系的规律性,为视线跟踪系统的校正技术提供了理论基础。 (3)针对上述的光轴和视轴之间偏角特性的理论依据和误差的区域特性,提出了基于人眼空间位置的视线跟踪校正技术,在无需定标的情况下,根据人眼位置进行注视角度的误差校正,得到较为准确的视线方向或注视点。 本文提出的基于人眼空间位置的视线跟踪校正方法,省略了定标过程,该方法将原有需要人工参与才能提高精度和消除误差的定标过程交给了计算机自动校正,用户在使用时不需要配合系统的定标就可以直接进行视线的控制应用,节省了时间,大大改善了用户体验,具有很好的应用价值。

关键词： 自然光   视线跟踪   映射模型   补偿模型   RBF网络  

摘要： 基于摄像的非接触的视线跟踪技术通过摄像获取眼动特征图像信息，研究并建立与眼睛视线或者注视点的映射关系模型，计算出眼睛视线方向或者注视点位置，其作为人机交互的新颖方式具有重大意义。基于摄像的视线跟踪理论技术多数是基于主动红外光源，但是其应用范围受限。而自然光下的视线跟踪理论技术不借助主动红外光源，可以得到更广泛应用，但自然光下的视线跟踪技术还未有完善的理论模型，本文将对自然光下的视线跟踪技术进行深入研究，提出更完善的算法理论模型，其包含三个方面： （1）自然光下的眼动特征信息提取：针对自然光下图像低对比度以及光照不均匀影响，首先建立基于哈尔特征和模板匹配的人眼分类器定位眼睛区域，其次基于最大类间方差与形态学处理获取虹膜与眼睑边界特征，最后分别通过改进的边缘提取算子提取虹膜特征参数以及采用改进的角点定位算子定位眼睛内角点。 （2）注视点映射模型的构建：首先建立动态注视点映射模型，其采用虹膜中心与眼睛内角点构成的眼动向量建立初始的静态注视点映射模型，构建头动时该向量与虹膜长短轴间的作用函数，从而结合静态注视点映射模型获得动态注视点映射模型，其对头部运动具有一定的抗干扰能力。其次，在动态注视点映射模型的基础上提出基于显著度检测的多项式方程用于匹配眼动向量与注视点，剔除多项式方程非显著项，使得最终的注视点映射模型的精度更高。 （3）头部运动补偿模型的建立：尽管本文构建的注视点映射模型对头部运动具有一定的抗干扰能力，但是在头部大范围运动的情形下，注视点估计误差仍较大。故基于可以代表头部运动的信息虹膜的长轴、短轴、旋转角度以及获取的眼动向量，在注视点映射模型的基础上，经由RBF神经网络训练建立头部运动补偿模型，在大范围头动情形下提高注视点估计精度。 本文自然光下的眼动特征信息提取的速度达到20帧/秒，虹膜定位准确率达到98%，眼睛内角点定位误差（1.10.3）像素；结合头部运动补偿模型的注视点映射模型在20cm20cm10cm空间内头动时视线估计角度约为1度。实验结果证明本文视线跟踪算法模型，较好的解决了自然光下的视线跟踪所遇到的问题。

关键词： 视线跟踪   立体视觉   极线约束   瞳孔提取  

摘要： 视线跟踪技术是智能眼动操作系统的关键技术,是实现先进眼动操作系统作为高级人机交互应用的基础和前提。视线跟踪技术发展初期,采用的跟踪方法对人干扰较大。近年来随着机器视觉和图像处理技术的发展,利用视觉方法记录眼动并采用图像处理方法分析视线方向的非接触式视线跟踪技术得到广泛应用。本文阐述了非接触式视线跟踪技术的发展历程,介绍了现有的实现视线或注视点实时动态跟踪的非接触视线跟踪技术,包括2D视线跟踪方法、3D视线跟踪方法和基于3D模型的视线跟踪方法。指出2D视线跟踪技术强烈依赖标定映射平面,且只能得到二维视点信息;3D视线跟踪技术头部自由运动和高精度眼睛图像跟踪无法兼顾,且空间标定过程繁琐复杂。针对目前存在的问题,提出采用基于双目立体视觉的自由空间视线跟踪新方法。该方法基于双目立体视觉测量模型,融合极线几何约束,获得精确的瞳孔中心及瞳孔所在平面的空间姿态,并定义“单只眼睛的瞳孔边缘所构成的圆平面中心点法线方向”为视线方向,该定义与通常的瞳孔角膜反射法不同,具有更严格的三维表达。首先,基于双目立体视觉的自由空间视线跟踪模型构建自由空间视线跟踪实验装置,包括双目相机和取景相机的选型及半透半反镜和头罩基体的制作,其设计满足人类工效学原理。其次,基于双目立体视觉的自由空间视线跟踪模型的实现,即定义的视线方向的跟踪。视线方向跟踪部分主要包括双目相机标定、瞳孔边缘点匹配及瞳孔所在圆平面空间姿态计算等过程。瞳孔边缘点匹配基于极线约束匹配技术,分别采用基于相机投影矩阵和SURF+RANSAC图像匹配点方法计算基础矩阵,从而进行瞳孔边缘点的同名点对匹配,实验得出二者匹配效果皆很好,基于投影矩阵的方法速度更快。本文所提出的基于双目立体视觉的自由空间视线跟踪方法,可解决现有三维方法中存在头部自由运动与高精度眼睛图像跟踪无法兼顾及空间标定过程复杂的问题,同时可以获得三维的视线方向。