ElectraSight：基于混合接触式和非接触式 EOG 的全 onboard non-invasive 眼动跟踪智能眼镜
信号处理
2024-12-20 v1
摘要
集成眼动跟踪技术的智能眼镜正在 revolutionize 多种领域，从沉浸式增强现实体验到前沿健康监测解决方案。然而，传统眼动跟踪系统依赖摄像头和大量计算资源，导致高能耗和隐私问题。另一方面，基于电生理眼动 (EOG) 的系统提供更佳的电池续航但精度较低，主要仅有效于检测眨眼，且高度侵入。本文引入 ElectraSight，一种用于智能眼镜的 non-invasive plug-and-play low-power 眼动跟踪系统。详细描述了该系统的硬件软件协同设计，以及集成混合 EOG (hEOG) 解决方案的细节，该解决方案包含接触式和非接触式电极。该tinyML 模型仅占用 79 kB 内存，即可实现实时眼动分类，81% 准确率区分 10 类，92% 区分 6 类，无需任何校准或用户特定微调。实验结果表明，ElectraSight 在眼动和眨眼分类方面实现高精度，整体运动检测延迟最小 (90% 延迟 < 60 ms)， ultra-low computing time (301 {\mu}s)。能耗降至 7.75 mW 实现持续数据采集，46 mJ 完成 tinyML 推理。该效率使其可在紧凑 175 mAh 电池上连续运行超过 3 天。本工作为眼动跟踪的商业应用开辟了新可能性，提供一种 unobtrusive solution，为用户界面、健康诊断和 hands-free 控制系统的发展提供了支持。
引用
@article{arxiv.2412.14848,
title = {ElectraSight: Smart Glasses with Fully Onboard Non-Invasive Eye Tracking Using Hybrid Contact and Contactless EOG},
author = {Nicolas Schärer and Federico Villani and Aishwarya Melatur and Steven Peter and Tommaso Polonelli and Michele Magno},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.14848},
year = {2024}
}