基于视线追踪的增强现实人机交互方法

陈卫兴; 纪欣伯; 崔笑宇

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基于视线追踪的增强现实人机交互方法

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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。

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来源
《计算机科学与应用》 |2019年第5期|P.1020-1028|共9页
作者
陈卫兴; 纪欣伯; 崔笑宇;
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作者单位

[1]东北大学;

中荷生物医学与信息工程学院;

辽宁沈阳;

[1]东北大学;

中荷生物医学与信息工程学院;

辽宁沈阳;

[1]东北大学;

中荷生物医学与信息工程学院;

辽宁沈阳;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类计算机的应用;
关键词
视线追踪; 深度学习; 增强现实;

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