使用Pupil Core眼睛追踪眼镜进行头部3D双筒眼睛追踪的噪声估计

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 计算机视觉 计算机视觉
• 人与计算机的交互

背景情况:

• 头部安装的基于视频的眼睛跟踪系统越来越多地用于各种应用.
• 准确的目光估计对于研究和开发中的可靠数据至关重要.
• 了解测量不确定性对于强大的实验设计至关重要.

研究的目的:

• 系统地评估Pupil Core眼球追踪器中测量不确定性的来源.
• 为了评估2D图像,3D眼睛旋转和外部视线投影的不确定性.
• 为了研究眼睛摄像机运动对视线对齐和数据质量的影响.

主要方法:

• 对瞳孔核心装置的测量不确定性的实际评估.
• 分析2D场景摄像机成像中的不确定性.
• 评估3D眼球旋转和外视点投影精度.
• 评估眼睛和场景摄像头相对于眼睛和场景摄像头的活跃任务中的眼睛摄像头运动.

主要成果:

• 眼睛摄像机运动,不准确的视角深度估计和有缺陷的眼睛模型带来了显著的噪音.
• 校准准确度和精度可能不能完全反映视点估计错误.
• 凝视点估计的变化可能很大,需要仔细考虑.

结论:

• 眼睛模型的恒定性对于在实验条件下进行有效的比较很重要.
• 对于涉及凝视点估计或外部世界相对眼动的实验,建议对数据可靠性的额外评估.
• 研究人员必须在实验设计中考虑已识别的不确定性来源,以获得准确的眼睛跟踪数据.