摘要：当前,越来越多的人机交互应用需要依靠多个设备共同完成,传统针对单个设备的眼动跟踪方法已很难适应多设备交互的需求.为此,提出一种面向多设备交互的眼动跟踪方法.针对用户眼球运动幅度显著变大给图像识别带来的影响,采用待选瞳孔区域和瞳孔中心识别相结合的方法识别瞳孔;同时对普洱钦斑位置进行预测,插补识别过程中丢失的普洱钦斑;在此基础上,建立瞳孔-普洱钦斑反射向量.另一方面,利用边缘检测方法识别设备屏幕,并通过建立不同设备屏幕的顶点位置列表,比较屏幕形状和面积以区分不同设备;再根据瞳孔-普洱钦斑反射向量进行眼动注视点坐标拟合计算,并结合头部运动误差补偿方法提高多设备之间眼动注视点坐标的计算精度.最后设计开发了头戴式眼动跟踪系统Multi Gaze,用户测试结果表明,文中方法在多设备交互环境下能有效地提高注视点计算精度.

摘要：传统眼动跟踪设备构造复杂、体积和重量大,通常只能以桌面固定方式使用,无法支持普适计算环境下的移动式交互.为此,提出一种面向移动式交互的眼动跟踪方法,包括眼动图像处理、眼动特征检测、眼动数据计算和眼动交互应用4个层次.首先对眼球红外图像进行滤波、二值化处理,进而基于瞳孔-角膜反射法,结合二次定位和改进的椭圆拟合方法检测瞳孔,设计缩放因子驱动的模板匹配法检测普洱钦斑;在此基础上,计算注视点坐标等眼动数据;最后设计与开发了一个基于单个红外摄像头的头戴式眼动跟踪原型系统.实际用户测试结果表明,该系统舒适度适中,并具有较高精度和鲁棒性,从而验证了文中方法在移动式交互中的可行性和有效性.

摘要：随着眼动跟踪技术在实际应用中的普及,大量眼动数据需要通过合理的可视化方式进行处理与分析,在这种背景下,眼动数据可视化在基础理论、方法和应用研究等方面得到了快速发展.文中总结了眼动数据的预处理与参数化方法,并在此基础上介绍了眼动数据可视化的基本框架和4种主要可视化方法:扫描路径法、热区图法、感兴趣区法和三维空间法;进而介绍了眼动数据可视化在用户界面可用性评估等方面的应用实例.最后对眼动数据可视化未来的研究趋势进行了展望.