头戴式眼动追踪系统的视线估计方法研究的任务书.docx

头戴式眼动追踪系统的视线估计方法研究的任务书
任务书
一、任务背景及意义
头戴式眼动追踪系统是一种用于获取视线运动轨迹的设备，具有高精度和高帧率的特点，可以广泛应用于虚拟现实、人机交互等领域。在实际应用中，视线估计是头戴式眼动追踪系统中的重要问题之一。视线估计的精度和实时性直接影响着头戴式眼动追踪系统的应用效果。因此，对于头戴式眼动追踪系统的视线估计方法的研究具有实际意义。
目前，头戴式眼动追踪系统的视线估计方法主要分为两种：基于几何模型的方法和基于神经网络的方法。基于几何模型的方法需要利用相机与显示器的几何关系，推导出瞳孔中心在显示器上的对应点，从而确定用户的视线方向；而基于神经网络的方法则是利用深度学习算法，直接从眼部图像中提取特征，推测用户的视线方向。两者各有优劣，研究如何更好地融合两种方法，实现更精准的视线估计，可以提高头戴式眼动追踪系统在不同领域中的实际应用价值。
二、任务目标
本研究旨在探究头戴式眼动追踪系统的视线估计方法，重点研究基于几何模型和基于神经网络的视线估计方法，并探究两种方法的融合方式，从而实现更加精准的视线估计。
具体任务如下：
1.系统地研究头戴式眼动追踪系统的视线估计方法，比较基于几何模型的方法和基于神经网络的方法的优缺点，分析两种方法的适用场景。
2.探究基于几何模型的方法中，瞳孔中心偏差对视线估计结果的影响，研究如何最小化偏差对视线估计的影响。
3.探究基于神经网络的方法中，模型的结构和参数对视线估计精度和计算速度的影响，研究如何优化模型。
4.研究两种方法的融合方式，探究如何融合基于几何模型的方法和基于神经网络的方法，实现更加精准的视线估计。
5.实现相应的算法和程序，搭建实验环境，进行实验验证，验证所提方法的有效性。
三、任务步骤
1.文献综述：收集头戴式眼动追踪系统的视线估计方法的相关文献，了解已有方法的优缺点。
2.基于几何模型的方法研究：探究基于几何模型的视线估计方法，研究瞳孔中心偏差对视线估计结果的影响，研究如何最小化偏差对视线估计的影响。
3.基于神经网络的方法研究：探究基于神经网络的视线估计方法，研究模型的结构和参数对视线估计精度和计算速度的影响，研究如何优化模型。
4.方法融合：探究基于几何模型的方法和基于神经网络的方法的融合方式，实现更加精准的视线估计。
5.实验验证：搭建实验环境，进行实验验证，验证所提方法的有效性。
四、预期成果
1.系统地研究头戴式眼动追踪系统的视线估计方法，比较基于几何模型的方法和基于神经网络的方法的优缺点，分析两种方法的适用场景。
2.探究瞳孔中心偏差对基于几何模型的视线估计的影响，并提出相应的方法来最小化偏差对视线估计的影响。
3.探究模型结构和参数对基于神经网络的视线估计的影响，并提出优化模型的方法。
4.提出基于几何模型和基于神经网络的方法的融合方式，实现更加精准的视线估计。
5.实现相应的算法和程序，搭建实验环境，进行实验验证，验证所提方法的有效性。
预计研究周期：12个月。
五、研究基础
1.数学知识：矩阵运算、线性代数、统计学等。
2.计算机基础：计算机视觉、机器学习、深度学习、深度神经网络等。
3.强烈的研究兴趣和良好的学术素养，熟练掌握Python编程语言，熟悉深度学习开发框架，如PyTorch或TensorFlow等。
六、参考文献
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