头戴式视线跟踪系统的一点标定方法-论文.pdf

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1、第31卷第9期计算机应用_与软件Vo1．3lNo．92014年9月ComputerApplicationsandSoftwareSep．2014头戴式视线跟踪系统的一点标定方法侯树卫李斌夏小宝(中国科学技术大学电子科学与技术系安徽合肥230026)(中国华阴兵器试验中心陕西华阴714200)摘要标定方法是视线跟踪技术中的关键环节，直接影响跟踪精度和用户体验。目前头戴式跟踪系统所使用标定方法，需要多个标定点进行标定。为更快、更方便地进行标定，提出一种方法，只需一个标定点，便可提取足够的标定信息完成标定过程。该方法可适用于目前的多种映射方法，如DLT方法、多项式方法、神经网络方法等，标定

2、时间仅需10s，精度可达1。，与多点标定相比，效率显著提高，而精度无明显差异。此外，使用一种新的神经网络模型：ELM(极端学习机)实现了神经网络标定方法，ELM的快速学习性能，显著缩短了神经网络训练时间。关键词头戴式视线跟踪一点标定神经网络极端学习机随机采样一致性中图分类号TP3文献标识码ADOI：10．3969／j．issn．1000．386x．2014．09．038oNE—PoINTCALIBRATIoNMETHoDFORHEAD．MoUNTEDEYETRACKINGSYSTEMHoUShuwei，LiBinXiaXia0bao(DepartmentofElectronicSci

3、enceandTechnology，UniversityofScienceandTechnologyofChina，Hefei230026，Anhui，China)(ChinaHuayinOrdnanceTestCenter，Hu咖n714200，Shaanxi，China)AbstractThecalibrationmethodafectsthetrackingaccuracyanduserexperiencedirectly，SOitisakeylinkingazetrackingtechnolo—gy．Currentcalibrationmethodusedbythehead—

4、mountedtrackingsystemrequiresmultiplecalibrationpointstoaccomplishthisprocess．Inordertocalibratefasterandmoreconvenient，wepresentamethodwhichonlyrequiresonecalibrationpointforextractingsufficientcalibrationinformationtocompletethecalibrationprocess．Thismethodcanbeappliedtoavarietyofmappingmetho

5、dsusedatpresent，suchastheDLTmethod，thepolynomialmethod，andtheneuralnetworkmethod，etc．Thecalibrati0ntimetakesonly10S，andtheprecisionreaches1。．Comp~edwithmulti—pointcalibration，itsignificantlyimprovestheeficiencywithnonoticeabledifferenceinprecision．Inaddition，weuseanewneuralnetworkmodel，theELM(e

6、xtremelearningmachine)，torealisetheneuralnetworkcalibration．ELM’Sfastlearningperformanceremarkablyshortensthetrainingtimeoftheneuralnetwork．，KeywordsHead-·mountedEyetrackingOne-·pointcalibrationNeuralnetworksELMRandomsamplingconsistency中，使用的都是采用的多点标定方法。对一点标定，在头戴式跟0引言踪系统中，尚未发现有人进行相关研究。目前的头戴式视线跟踪

7、技术，都是采用凝视多个标定点来完成标定过程。例如在DonghengLi4J、ZhangYun的头戴式跟踪系统中，使用9个标作为人机交互技术的一个新的研究热点，视线跟踪技术近年来得到了越来越多的关注和应用。视线跟踪技术主要分两定点进行标定；TakuyaKobayashi(2012)等人的文字识别头戴式类，桌面式。。和头戴式’。头戴式视线跟踪技术由于其在军视线跟踪系统中，使用5个标定点进行标定。多点标定方法应用成熟，但存在一些缺陷：一是标定中需切换标定点，此时