仪器仪表学报

作者：胡佳辉，陆永华，张进海，杨昊铮，刘 韬

单位：胡佳辉,1. 南京航空航天大学机电学院,,陆永华,1. 南京航空航天大学机电学院,,张进海,2. 成都飞机工业(集团)有限责任公司,,杨昊铮,1. 南京航空航天大学机电学院,,刘 韬,1. 南京航空航天大学机电学院,

关键词：视线追踪;眼球驱动;机器学习;智能病床

基金：国家自然科学基金(51975293)、航空科学基金(2019ZD052010)项目资助

头部自由的三维视线追踪具有重要的意义。针对传统的视线追踪方法存在的精度低、设备复杂和穿戴受限等问题,提出了一种基于机器学习的单目头部自由的三维视线追踪技术,构建出了两个轻量、高精度、实时的视线追踪模型,分别可进行注视点估计和注视方向估计。注视点估计模型首先利用Dlib进行人脸特征点定位得到眼睛图像进而进行PnP解算得到头部姿态信息,将两种信息与部分特征点坐标共同输入到多通道卷积神经网络中,并最终估计得到人眼注视点。注视方向估计网络是注视点估计网络的简化版本。将本文所提出的视线追踪技术与电动病床相结合,构建出一套基于眼球驱动的电动病床系统,该系统允许患者利用眼睛控制电动病床的运作。实验结果表明:所提出的注视点模型在MPIIGaze数据集上的误差为4.1cm,注视方向估计网络在ColumbiaGaze数据集上的误差为7.2°,两模型的精度分别比iTracker和UlinFT提高了6.8%和2.7%。所构建的眼球驱动电动病床系统有效地提高了患者的生活水平,满足了患者的诸多需求。

来源：2021年第12期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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