基于机器学习的头部自由视线追踪方法及其在电动病床端的应用

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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4.1 cm,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。
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