文档名：基于深度学习的单相机双光源的眼动交互技术
摘要：为进行高帧率眼动交互,提出了基于深度学习的单相机双光源识别方法.该方法运用了反射光斑与视线落点的相关关系,得到了由眼图到视线落点的映射规律,构建了人机眼动交互装置并得到高质量数据集,训练得到了精度与速度较高的视线落点定位模型,解决了视线估计数学模型复杂、运算量大的问题.实验结果表明,该方法实现了实时识别用户视线落点并进行交互的功能可支持心理学实验研究以及虚拟现实应用技术的发展和应用.
作者：赵培森 玄玉波 何琪Author：ZHAOPeisen XUANYubo HEQi
作者单位：吉林大学通信工程学院,长春130012
刊名：吉林大学学报（信息科学版） ISTIC
Journal：JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)
年，卷(期)：2023, 41(1)
分类号：TP391.4
关键词：视线估计 卷积神经网络 人机交互
机标分类号：TP391.9TN911.23G434
在线出版日期：2023年4月6日
基金项目：吉林大学大学生创新创业训练计划资助项目基于深度学习的单相机双光源的眼动交互技术[
期刊论文] 吉林大学学报（信息科学版）--2023, 41(1)赵培森 玄玉波 何琪为进行高帧率眼动交互,提出了基于深度学习的单相机双光源识别方法.该方法运用了反射光斑与视线落点的相关关系,得到了由眼图到视线落点的映射规律,构建了人机眼动交互装置并得到高质量数据集,训练得到了精度与速度较高...参考文献和引证文献
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