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基于自标校的视线估计方法研究的任务书
一、选题背景
随着计算机视觉技术的不断发展，自动驾驶、虚拟现实、游戏、安防等诸多领域都需要对人的视线进行准确地估计。人的视线估计是指通过计算机视觉技术获取人眼睛的位置和朝向信息的过程，可广泛应用于肢体交互、人机交互等方面。目前，视线估计方法主要有基于摄像机、红外线和电极等多种方式，其中基于摄像机的方法由于非接触、简单等优势而被广泛应用。
然而，传统的基于摄像机的视线估计方法存在许多问题，如精度不高、易受光照和头部姿态等因素的影响，难以应用于实际场景。为了解决这些问题，近年来研究者们开始利用深度学习技术对视线估计进行研究。基于深度学习的视线估计方法能够自动提取人的眼部特征，并综合考虑多种因素，从而提高视线估计的准确度和稳定性。
本文拟对基于自标校的视线估计方法进行研究。自标校是指对自己的眼睛位置和朝向进行标记，然后通过深度学习模型进行训练。相比于传统的标准校准方法，自标校方法更具有个性化、实时性和便捷性等优势。因此，本研究拟对基于自标校的视线估计方法进行系统研究，旨在提高视线估计的准确度、效率和应用广度。
二、研究内容
1.自标校数据集的构建
自标校数据集是基于自己的眼睛位置和朝向进行标记的数据集。本研究将使用多种设备对多个被试者进行拍摄，构建自标校数据集。具体步骤包括：
（1）选取合适的相机和红外眼动仪等设备进行拍摄，获取图像和眼动数据。
（2）对图像进行预处理，如人脸检测、瞳孔检测、瞳孔追踪等。
（3）对眼睛位置和朝向进行标记，形成自标校数据集。
2.基于深度学习的视线估计模型的设计和实现
本研究将使用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，设计和实现基于自标校数据集的视线估计模型。具体步骤包括：
（1）对标记的自标校数据集进行划分，生成训练集、验证集和测试集。
（2）设计和实现基于CNN和RNN的视线估计模型，并进行训练和测试。
（3）通过比较实验结果，评估视线估计模型的准确度、效率和稳定性，并分析影响估计结果的因素。
3.视线估计方法的应用
本研究将通过多种应用场景对所设计的视线估计方法进行验证，包括自动驾驶、虚拟现实、游戏、安防等领域。具体步骤包括：
（1）开发相应的应用程序，如自动驾驶中的肢体交互、虚拟现实中的头部姿态追踪等。
（2）将所研究的视线估计方法应用于具体场景中，评估其应用效果和稳定性。
（3）对不同应用场景下的效果进行比较和分析，探索视线估计方法的扩展应用。
三、研究目标
1.构建基于自标校的视线估计数据集，包括数据采集和标记；
2.设计和实现基于深度学习的视线估计模型；
3.实现视线估计方法在不同应用场景下的应用；
4.评估所研究的视线估计方法的准确度、效率和应用广度，并探索应用的扩展。
四、研究计划
时间节点研究任务
第1-2个月研究文献，了解自标校的视线估计方法，并确定研究方向；
第3-4个月构建基于自标校的视线估计数据集，包括数据采集和标记；
第5-6个月设计和实现基于深度学习的视线估计模型，并进行训练和测试；
第7-8个月实现视线估计方法在不同应用场景下的应用；
第9-10个月评估所研究的视线估计方法的准确度、效率和应用广度，并调整模型；
第11-12个月完成论文撰写和总结，准备论文答辩。
五、研究经费及资源
本研究需要使用多种设备进行数据采集和实验验证，主要包括相机、红外眼动仪、计算机等。预计研究经费为30万元人民币。另外，本研究将充分利用已有的开源软件和数据集资源，如TensorFlow、PyTorch、MORPH、MPIIGaze等。
六、研究成果
本研究主要成果包括：
1.自标校数据集，包括数据采集和标记；
2.基于深度学习的视线估计模型，包括设计和实现；
3.视线估计方法在不同应用场景下的应用；
4.发表相关学术论文，申请相关专利。
七、研究意义
本研究将提高传统视线估计方法的准确度和稳定性，避免受到光照和头部姿势等因素影响。同时，基于自标校的视线估计方法也将更具个性化、实时性和便捷性等优势，能够更好地适应不同应用场景的需求。因此，本研究对于促进计算机视觉领域的发展和应用有着重要的意义。