基于注视的VR头显眼动追踪自标定方法
计算机视觉与模式识别
2024-04-24 v2 人机交互
摘要
本研究提出了一种用于虚拟现实（VR）头显眼动追踪的新型自标定方法。该方法基于以下假设：用户视点可自由移动，且在视觉注视期间来自不同视点的注视点（PoRs）分布在物体表面的一小块区域内。该方法中，首先利用将I-VDT（速度与离散阈值识别）算法扩展到三维（3D）场景的扩展算法，从未标定 gaze 方向的时间序列数据中检测注视；随后，通过最小化PoRs离散度量的总和来优化标定参数。所提方法无需显式用户标定、图像处理或标记替代物体，即可潜在识别出表征用户依赖的从光轴到视轴偏移的最优标定参数。针对18名参与者在具有大量遮挡的两个VR环境中行走的 gaze 数据，所提方法达到了2.1的精度，显著低于平均偏移。我们的方法是首个在3D环境中平均误差低于3的自标定方法。此外，通过改进注视检测或优化算法，所提方法的精度可提升至最高1.2。
引用
@article{arxiv.2311.00391,
title = {Fixation-based Self-calibration for Eye Tracking in VR Headsets},
author = {Ryusei Uramune and Sei Ikeda and Hiroki Ishizuka and Osamu Oshiro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.00391},
year = {2024}
}