FlatTrack：基于超薄无镜头相机的眼动追踪技术
图像与视频处理
2025-01-28 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
现有的眼动追踪器采用基于厚重复合光学元件的相机， necessitating 将相机置于眼睛的焦点距离处，这导致了佩戴式眼动追踪器（尤其是增强现实和虚拟现实(AR/VR)头盔）的整体体积。我们通过构建基于掩码的无镜头相机的紧凑平面眼球注视追踪器来克服这一限制。这些相机结合 co-designed 的轻量级深度神经网络算法，可置于极近距离靠近眼睛，置于眼镜框内，从而实现超薄轻量级的眼球注视追踪系统。我们收集了大量近眼无镜头相机测量数据及其校准的注视方向，用于训练注视追踪网络。通过实际和仿真实验，我们展示了所提出的注视追踪系统在保持显著薄型和紧凑结构的同时，性能与传统镜头式追踪器相当。此外，我们的注视回归器能实现实时(>125 fps)的注视追踪性能。
引用
@article{arxiv.2501.15450,
title = {FlatTrack: Eye-tracking with ultra-thin lensless cameras},
author = {Purvam Jain and Althaf M. Nazar and Salman S. Khan and Kaushik Mitra and Praneeth Chakravarthula},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.15450},
year = {2025}
}
备注
Accepted to Gaze Meets Computer Vision Workshop at IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) 2025