强大的基于摄像头的眼睛跟踪方法允许头部运动及其在用户体验研究中的应用

科学领域:

• 人与计算机的交互
• 计算机视觉 计算机视觉
• 可用性工程可用性工程

背景情况:

• 传统的眼睛跟踪需要昂贵的硬件,并限制用户的运动.
• 基于网络摄像头的眼睛跟踪是负担得起的,但与头部运动灵敏度作斗争.
• 现有的方法通常需要用户保持硬的头部姿势,影响舒适度和数据准确度.

研究的目的:

• 开发一种强大的眼睛跟踪方法,可以准确地跟踪眼神,尽管头部有很大的运动.
• 克服当前基于视觉的眼睛跟踪系统在头部运动方面的局限性.
• 为了为眼睛跟踪研究提供更自然,更舒适的用户体验.

主要方法:

• 一种新的技术,使用动态更新的参考来映射学生中心位移到目光点.
• 根据估计的头部姿势和在检测到头部运动时的用户到屏幕距离,重新计算头部指向坐标的实时计算.
• 建立一个连续的适应性校正循环,用于视角估计.

主要成果:

• 在两个测试模式中实现了1.13和1.37度的平均目光误差,超过了许多现有方法.
• 在动态场景中通过在顺利执行任务中的验证来证明有效性.
• 在现实游戏环境中成功应用,分析视觉行为和用户体验.

结论:

• 提出的眼睛跟踪方法为用户体验分析提供了强大而准确的解决方案,可以容纳自然头部运动.
• 这种方法显著改善了当前基于网络摄像头的眼睛跟踪限制,提高了用户的舒适性和数据可靠性.
• 通过在游戏环境中成功应用来验证系统的实际实用性,为视觉行为提供了有价值的见解.