《3D Gaze Estimation with a Single Camera without IR Illumination》论文阅读
本文提出了一种无需红外照明的单摄像机三维凝视估计算法。通过利用面部特征跟踪和扩展的3D眼睛模型，在一次个人标定中即可求解凝视点，并计算出3D视轴位置。实验结果表明该方法精度可达小于3度，在室内和室外环境中均可使用，并具有较高的设置简单性。
标题：基于单一相机的3D凝视估计及其在无IR照明环境下的应用
作者：Ji-Xu Chen, Qiang Ji
来源：2008年 第19届国际模式识别会议
无红外照明的单摄像机三维凝视估计
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摘要
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凝视估计算法
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- 步骤1.面部特征跟踪和脸部姿势估计
- 步骤2.估计3D点M
- 步骤3.计算C的3D位置
- 步骤4.计算P
- 步骤5.计算视线
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结论
摘要
本研究团队开发出一种基于单眼面部特征追踪的三维视线估计与追踪算法，并将其应用于相关领域研究中
凝视估计算法
该算法的核心在于通过两眼角（E1、E2）中点M来确定眼中心C在三维空间中的位置（如图所示）。该3D模型建立在眼睛解剖学的基础上（见图1）。眼结构主要由两层球体构成：一层是角膜层（透明），另一层是虹膜层（含瞳孔）。前部较薄的部分为角膜（透明部分），其中心位于C0点。光轴定义为空间中连接角膜中心C0和瞳孔中心P的一条直线。为了准确描述视觉系统的工作原理，在此必须建立这两条轴之间关系模型。“光轴”和“视轴”之间形成的角度称为κ值
图1. 3D眼睛模型
当人注视不同方向时, 角膜中心 C₀ 和瞳孔中心 P 会绕着眼球中心 C 转动, 并且 C₀ P 和 C 三点位于光轴上. 因为 C 位于脸部内部, 所以我们需要根据脸部表面的特征点来确定其位置: 首先确定 E₁ 和 E₂ 是两个眼角的位置, 然后找到它们的中点 M. 连接点 M 与焦点 C 之间的位移矢量 V 与面部姿态有关联. 通过眼睛模型分析, 我们可以逐步推导出凝视的方向, 如下所述.
步骤1.面部特征跟踪和脸部姿势估计
步骤2.估计3D点M
步骤3.计算C的3D位置
步骤4.计算P
步骤5.计算视线
结论
本文开发了一种基于人脸特征跟踪的视线估算方法。我们基于眼睛的解剖结构构建了眼睛模型及相关的方程组。通过求取上述方程组可获得三维视轴的位置参数值；随后将该三维视轴与屏幕相交后可确定凝视位置的具体坐标值；初步实验结果验证显示，在头部自由运动情况下我们的算法能达到3度以内的误差范围