在使用Azure Kinect的自闭症儿童中测量RGB-D视线意图的可行性

科学领域:

• 计算机视觉 计算机视觉
• 发展心理学 发展心理学
• 生物医学工程 生物医学工程

背景情况:

• 视线解释对于社交沟通至关重要,但对于患有自闭症谱系障碍 (ASD) 的儿童来说具有挑战性.
• 现有的注视跟踪技术 (RGB,RGB-D) 在准确测量注视方向方面存在局限性.

研究的目的:

• 提出和评估一种使用Azure Kinect的新方法,以改善ASD儿童的目光意图测量.
• 提供准确的目光方向和头部位置的估计,以进行增强的社交互动分析.

主要方法:

• 使用Azure Kinect传感器进行数据采集.
• 进行了一项实验性试验,对不同身高的8名参与者进行了试验.
• 在38分钟的会议中分析了估计的目光与目标平面的交叉点.

主要成果:

• 在凝视测量方面取得了很高的准确性.
• 最小的角度误差为2.5° (瞳孔位置) 和2.06° (头部方向).
• 平均误差为4.46° (学生位置) 和3.19° (头部方向).

结论:

• 基于Azure Kinect的方法为患有自闭症儿童准确的目光跟踪提供了一个有希望的解决方案.
• 这项技术有助于更好地评估社会意图和互动,从而对自闭症进行更精确的临床评估.