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 金  純1,2  李婭萍1

（重慶郵電大學通信與信息工程學院無線傳輸重點實驗室1，重慶400065；重慶金甌科技發(fā)展有限責任公司2，重慶400041）

摘要：在回顧視線追蹤技術(shù)發(fā)展歷程的基礎(chǔ)上，對該技術(shù)的研究方向和幾種主要的視線跟蹤方法進行了簡單闡述。重點介紹了基于瞳孔 -角膜反射法的視線追蹤技術(shù)的原理及其硬件組成，尤其對現(xiàn)有視線跟蹤系統(tǒng)中比較成熟的注視點估計算法進行了歸納總結(jié)和原理剖析。對二維和三維的注視點估計算法的精度和用戶自由度進行了進一步的橫向比較。最后指出了視線追蹤技術(shù)存在的缺陷，并對其在人機交互、智能機器、虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域的應(yīng)用前景進行了展望。

關(guān)鍵詞：視線跟蹤瞳孔-角膜反射注視點估計人機交互虛擬現(xiàn)實誤差補償校準神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號：TH -3；TP181  DOI:10. 16086/j．cnki.issnl000 - 0380. 201605009

0引言

 視線跟蹤技術(shù)是一項利用人類眼球運動信息來實現(xiàn)控制設(shè)備目的的科學應(yīng)用技術(shù)，解決了上肢有殘疾或者雙手因執(zhí)行操作任務(wù)而被占用的人員對計算機等終端設(shè)備操作的難題。近年來，該技術(shù)迅速獲得國內(nèi)外相關(guān)學者的積極關(guān)注，被廣泛應(yīng)用于視覺注意機制的研究、頁面分析、人機交互、虛擬現(xiàn)實、智能機器以及軍事等領(lǐng)域。國外在20世紀初就開始研制相關(guān)眼動儀器，美國、日本等國家在這方面的研究比較深入，已經(jīng)走在世界的前列，進入實用化和商品化的階段。國內(nèi)大約在20世紀70年代末80年代初才開始對視線跟蹤技術(shù)的研究，目前還沒有成熟的視線跟蹤產(chǎn)品，但是很多高校以及研究機構(gòu)，如清華大學、西安電子科技大學、浙江大學、天津大學、北京科技大學等都對該技術(shù)表現(xiàn)出了非常大的興趣。20世紀90年代，西安電子科技大學開發(fā)了眼動測量系統(tǒng)，北京航空航天大學開發(fā)了人機界面評價試驗臺，推動了國內(nèi)視線追蹤技術(shù)的不斷發(fā)展。

 當前視線追蹤系統(tǒng)原理的研究主要是圍繞如何精確地、對人無干擾地追蹤人的眼動過程來進行的。當用戶頭部靜止時，視線追蹤精度較高，視線落點距離真實落點較近，緊密散布在其周圍；當用戶頭部自由運動時，視線追蹤精度較之靜止時刻相對降低，視線落點與真實落點之間的距離逐漸增大，在其周圍的落點分布相對松散。因此，如何在復(fù)雜的應(yīng)用場景中適應(yīng)不同的用戶以及在追蹤精度、用戶自由度和成本之間尋找一個平衡的切入點顯得至關(guān)重要。

1  視線跟蹤技術(shù)原理

 基于瞳孔-角膜反射法的視線追蹤系統(tǒng)采用紅外光源照射眼睛，在人眼角膜上產(chǎn)生反射光斑，眼睛注視不同方向時，瞳孔中心隨著視線方向發(fā)生相應(yīng)的變化，角膜反射點的位置固定不變。利用眼球和角膜反射點的這種特性，提取視線特征參數(shù)（瞳孔中心和角膜反射光斑中心），通過相應(yīng)的注視點估計法就可以得到視線的落點位置。

 系統(tǒng)主要由視線特征參數(shù)提取、注視點估計、誤差補償和校準幾個模塊組成。其中注視點估計是直接決定系統(tǒng)精度的核心模塊。隨著視線跟蹤技術(shù)的快速發(fā)展，涌現(xiàn)出了各種各樣的注視點估計算法。本文在上述視線特征參數(shù)提取模塊的基礎(chǔ)上，對注視點估算法作進一步的解析和歸納。視線追蹤系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架圖如圖1所示。

2  注視點估計算法

 注視點估計算法是視線跟蹤系統(tǒng)中非常關(guān)鍵的算法，包括計算視線方向所需的來自用戶的參數(shù)化后的眼睛幾何信息。注視點估計算法大致可分為兩類：基于二維映射模型的視線估計方法以及基于三維的視線直接估計的方法。兩類方法的性能分析如表1所示。

2.1基于二維映射模型的視線估計方法

 2D視線估計方法首先計算出注視點的二維坐標信息，然后建立其與注視目標之間的映射關(guān)系，得到視線在注視目標的注視位置。比較常用的有多項式擬合、交比映射、機器學習這幾種方法，其中機器學習主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等方法。

 Morimoto等人提出了一種非接觸式的視線跟蹤方法，通過二階多項式擬合方程來確定注視點的位置。

單相機無光源系統(tǒng)中指人眼圖像中瞳孔中心的坐標或者瞳孔中心與內(nèi)眼角坐標矢量差，單相機單光源系統(tǒng)中指人眼圖像中瞳孔中心與光斑的位置相對偏移量，單相機雙光源系統(tǒng)中指人眼圖像中瞳孔與兩光源中點坐標的相對偏移量；a0~a11為待定的未知系數(shù)，根據(jù)

 基于二維映射模型的視線估計法需要校準過程，頭部保持靜止時追蹤精度較高，誤差范圍控制在1cm以內(nèi)，但該方法對頭動比較敏感，極大地限制了用戶自由度和視線追蹤技術(shù)的實用性。在該算法的基礎(chǔ)上，提出了一種頭部深度平移和平面平移的補償方法。利用深度平面移動比例系數(shù)對視線的落點進行了補償，允許頭部在水平和垂直方向上偏移2~3個頭

部位置。

 張鵬翼等使用立體視覺信息的視線追蹤系統(tǒng)設(shè)計，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合卡爾曼濾波的方法對瞳孔進行跟蹤；再結(jié)合支持向量回歸對人眼參數(shù)和注視點之間的關(guān)系進行訓練，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力對視線狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型進行逼近來跟蹤視線。

 用以下數(shù)學式作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，代表瞳孔在t時刻的狀態(tài)向量：

且用戶自由度高，但是系統(tǒng)冗余度和精度不能很好地滿足系統(tǒng)需要，并且在成熟度和實用性方面有所欠缺。

 Dong H Y和M yung J C提出了頭部自由的基于投影空間的不變值的免定標視線估計方法。該方法將4個紅外光源安裝在計算機屏幕4個角，在人眼角膜上投射出4個反射光斑，利用光斑所形成的四邊形的投影關(guān)系進行視線方向的估計。該方法有屏幕坐標系、攝像機坐標系和眼圖坐標系3個坐標系系統(tǒng)。該算法允許測試者頭部在一定范圍內(nèi)運動且無需定標過程，精度較高，但是較多的硬件配置限制了系統(tǒng)的集成及移植。提出了基于空間三點映射的相似三角形的注視點估計算法。計算機屏幕上的注視點及兩個紅外光源構(gòu)成計算機平面三角形，人眼圖像中瞳孔中心與兩反射點構(gòu)成眼圖平面三角形。根據(jù)視覺成像原理，兩三角形為相似三角形，由眼圖視線參數(shù)坐標來確定屏幕上注視點的位置。

 以上兩種映射方法精度較高，但是忽略了眼球的曲面生理結(jié)構(gòu)，把眼球看作平面在歐式幾何中進行建模，降低了系統(tǒng)的精度。眼球生理結(jié)構(gòu)中視軸和光軸的區(qū)別沒有考慮在內(nèi)，沒有進行視軸和光軸之間的轉(zhuǎn)換。

提出了一種以角膜反射中心指向瞳孔中心的向量作為平面視線方向參數(shù)，通過訓練多位

測試者盯視屏幕標定點，經(jīng)分析得出立體視線方向角的數(shù)據(jù)，進而得到視線落點。該文獻還提出了頭部位置變化計算模型，在頭部位置變化時，對視線落點進行了補償。此外，還有基于模板匹配法的注視點估計定位、眼睛方位直接判別法等估計方法。

2.2  基于三維的視線直接估計的方法

 3D視線跟蹤方法不需要用戶提前進行校準，根據(jù)視線在空間中的具體位置，與計算機屏幕相交得到視線在空間中的目標注視點。該方法需先確定臉部三維空間坐標，再使用二維視線跟蹤方法，最終得到三維視線坐標。

 鄭思儀等提出一種基于眼球結(jié)構(gòu)的視線映射幾何模型設(shè)計，通過光源與角膜反射點得到角膜曲率中心和光軸的空間直線，利用光軸和視軸之間的夾角得到視軸的方向，解決了用戶頭動狀態(tài)下的視線落點精度計算的問題。該算法需要知道兩光源L1、L2，角膜反射光斑L1、L2和瞳孔中心P這5個點的空間坐標和屏幕平面方程。光源L1與對應(yīng)的反射光斑L1的連線和光源L2與對應(yīng)的反射光斑/的連線的交點為角膜曲率中心0。

 角膜曲率中心0與瞳孔中心P的連線稱為眼球的光軸V p：

 由于視線的落點是視軸與屏幕的交點，因此需要進行光軸與視軸之間的轉(zhuǎn)換。人眼光軸和視軸之間有一個大約為5。的夾角，利用光軸與視軸之間的夾角關(guān)系和補償算法得到視軸的方向V：

 該方法雖然在用戶自由度方面有了提高，但是攝像機和光源等需要保持相對的靜止。一旦移動，則需要重新標定，大大降低了系統(tǒng)的精度。提出了一種對測量誤差進行補償?shù)臉硕ǚ椒�，分別說明了當光源、光源角膜反射點和瞳孔中心標定不準確時誤差的范圍，并對其提出補償。表2為以上幾種二維和三維注視點估計方法性能比較。

3視線追蹤技術(shù)未來發(fā)展趨勢

 視線跟蹤技術(shù)可以理解人們的意圖和狀態(tài)，同時作出相應(yīng)的反應(yīng)。由無意識的機械裝置轉(zhuǎn)變?yōu)橛幸庾R的智能裝置，被認為是非常有價值的技術(shù)。目前，三星和LG都推出了搭載有眼球追蹤技術(shù)的產(chǎn)品。通用汽車引進了視線追蹤和頭部追蹤技術(shù)。然而，對于當前的視線追蹤系統(tǒng)而言，這一技術(shù)無法滿足實際的應(yīng)用需求，在國內(nèi)并沒有得廣泛的應(yīng)用。比如，讓機器對人類眼睛動作的真實意圖進行有效識別，以判斷它是無意識運動還是有意識變化，并不是一件容易的事情。主要的原因在于：

 ①視線跟蹤精度低。由于人眼生理結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和人類視覺特點的非線性特質(zhì)，使得目前的視線追蹤技術(shù)研究中沒有準確的視覺映射模型，且不能通過手動測量來得到視線落點。同時由于部分用戶存在近視和遠視及斜視等情況，造成眼球曲率的后天變化，使注視點估計算法的精確程度更加具有挑戰(zhàn)性。

 ②用戶自由度低。視線追蹤技術(shù)大體還存在這樣一個狀況：頭部保持靜止時，視線追蹤精度較高；頭部運動時，視線追蹤精度大大降低。目前，商品化和實用化的視線追蹤儀器對精度要求較高，要求用戶使用時保持頭部位置固定，給用戶帶來了很大的不便。在醫(yī)療領(lǐng)域，干擾式視線追蹤技術(shù)給用戶帶來的不便相對較小。在人機交互、虛擬現(xiàn)實及智能機器等領(lǐng)域，干擾式的視線追蹤系統(tǒng)極大地限制了用戶的頭動自由度，使用戶體驗的舒適度和自由度大大降低。

 ③視線追蹤的實時性。由于算法的復(fù)雜度和硬件設(shè)備幀頻的限制性，使系統(tǒng)不能夠很好地滿足用戶實時的需求。

 ④系統(tǒng)成本高。大部分的視線追蹤系統(tǒng)均使用了多個相機和多個光源及其他比較昂貴的專業(yè)輔助設(shè)備，導(dǎo)致當前的視線追蹤儀器價格過高，不能得到很好的推廣。

 因此，視線追蹤技術(shù)的當前研究目標主要圍繞精度、自由度、實時性幾個方面，提高系統(tǒng)的魯棒性、精確性和減少識別時間是努力的重點。在未來人機交互領(lǐng)域，這項技術(shù)將成為人類和機器互動的主要方式之一，對鼠標、鍵盤以及觸摸等比較成熟的人機交互是一個很好的補充，交互智能化將成為未來人機交互的一個主要標志。在軍事領(lǐng)域，智能頭盔、瞄準器等設(shè)備可以不再需要借助使用者的雙手來對發(fā)射、轉(zhuǎn)向、瞄準等操作，而是以使用者視線的轉(zhuǎn)動或靜止來對設(shè)備進行操作，極大地節(jié)省了作戰(zhàn)時間，并且視線具有更好的自由度和保密度。同時該技術(shù)還可以應(yīng)用在駕駛員疲勞監(jiān)測、網(wǎng)頁興趣點監(jiān)測、心理研究乃至刑事偵查等領(lǐng)域，具有極大的現(xiàn)實意義。

4結(jié)束語

 本文在總結(jié)了大量文獻的基礎(chǔ)上，對視線跟蹤技術(shù)的國內(nèi)外發(fā)展歷程、原理及跟蹤方法進行了回顧。分析了幾種主要的視線跟蹤方法原理和技術(shù)特點，重點介紹了基于瞳孔-角膜反射向量法的視線跟蹤技術(shù)，闡述了其技術(shù)原理及系統(tǒng)構(gòu)成，并揭示了原理性框架之間的內(nèi)在關(guān)系。最后對注視點估計算法進行了歸納總結(jié)，并對二維和三維的注視點估計算法的精度和允許頭動范圍進行了比較。然而由于人眼固有的生理機制及眼動的非線性、隨機性和復(fù)雜性，使得視線追蹤技術(shù)在實際應(yīng)用中受到很大限制，如何平衡其精度和自由度一直是視線跟蹤系統(tǒng)中存在的一大難題。但視線追蹤系統(tǒng)作為研究和利用眼睛動作的一種重要手段，其未來將朝著高精度、高自由度及低成本方向邁進。