建立稳健的视网膜眼动跟踪：弱监督算法框架
计算机视觉与模式识别
2026-05-12 v1 新兴技术
图像与视频处理
摘要
视网膜图像基于眼动跟踪在眼科成像和视觉科学中广泛使用，并且是为提供比 pupil- 和 cornea- 基于方法更高准确度的可行路径，这些方法是现代 AR/VR 设备中常见的。然而，现有的视网膜跟踪算法仍主要依赖经典的模板匹配注册，这在面对视网膜特征变异和实际成像条件时可能不够稳健。本文提出了一种新颖的弱监督、基于学习的框架，用于稳健的视网膜眼动跟踪。初始研究表明，准确率很高，在 6 名受试者队列中实现了 95 百分位眼动误差 < 0.45 度。
引用
@article{arxiv.2605.09181,
title = {Establishing Robust Retinal Eye Tracking: A Weakly Supervised Algorithmic Framework},
author = {Bo Wen and Dillon Lohr and Yatong An and Pushkar Anand and Alexander Fix and Ruobing Qian and Catherine A. Fromm and Yimin Ding and Truong Nguyen and Mohamed El-Haddad and Francesco La Rocca},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.09181},
year = {2026}
}
备注
2026 IEEE International Conference on Image Processing (Accepted for Publication)