计算机应用与软件
計算機應用與軟件
계산궤응용여연건
COMPUTER APPLICATIONS AND SOFTWARE
2014年
9期
152-156
,共5页
头戴式%视线跟踪%一点标定%神经网络%极端学习机%随机采样一致性
頭戴式%視線跟蹤%一點標定%神經網絡%極耑學習機%隨機採樣一緻性
두대식%시선근종%일점표정%신경망락%겁단학습궤%수궤채양일치성
Head-mounted%Eye tracking%One-point calibration%Neural networks%ELM%Randoms ampling consistency
标定方法是视线跟踪技术中的关键环节,直接影响跟踪精度和用户体验。目前头戴式跟踪系统所使用标定方法,需要多个标定点进行标定。为更快、更方便地进行标定,提出一种方法,只需一个标定点,便可提取足够的标定信息完成标定过程。该方法可适用于目前的多种映射方法,如DLT方法、多项式方法、神经网络方法等,标定时间仅需10 s,精度可达1°,与多点标定相比,效率显著提高,而精度无明显差异。此外,使用一种新的神经网络模型:ELM(极端学习机)实现了神经网络标定方法,ELM的快速学习性能,显著缩短了神经网络训练时间。
標定方法是視線跟蹤技術中的關鍵環節,直接影響跟蹤精度和用戶體驗。目前頭戴式跟蹤繫統所使用標定方法,需要多箇標定點進行標定。為更快、更方便地進行標定,提齣一種方法,隻需一箇標定點,便可提取足夠的標定信息完成標定過程。該方法可適用于目前的多種映射方法,如DLT方法、多項式方法、神經網絡方法等,標定時間僅需10 s,精度可達1°,與多點標定相比,效率顯著提高,而精度無明顯差異。此外,使用一種新的神經網絡模型:ELM(極耑學習機)實現瞭神經網絡標定方法,ELM的快速學習性能,顯著縮短瞭神經網絡訓練時間。
표정방법시시선근종기술중적관건배절,직접영향근종정도화용호체험。목전두대식근종계통소사용표정방법,수요다개표정점진행표정。위경쾌、경방편지진행표정,제출일충방법,지수일개표정점,편가제취족구적표정신식완성표정과정。해방법가괄용우목전적다충영사방법,여DLT방법、다항식방법、신경망락방법등,표정시간부수10 s,정도가체1°,여다점표정상비,효솔현저제고,이정도무명현차이。차외,사용일충신적신경망락모형:ELM(겁단학습궤)실현료신경망락표정방법,ELM적쾌속학습성능,현저축단료신경망락훈련시간。
The calibration method affects the tracking accuracy and user experience directly,so it is a key link in gaze tracking technolo-gy.Current calibration method used by the head-mounted tracking system requires multiple calibration points to accomplish this process.Inorder to calibrate faster and more convenient,we present a method which only requires one calibration point for extracting sufficient calibrationinformation to complete the calibration process.This method can be applied to a variety of mapping methods used at present,such as the DLTmethod,the polynomial method,and the neural network method,etc.The calibration time takes only 10 s,and the precision reaches 1°.Compared with multi-point calibration,it significantly improves the efficiency with no noticeable difference in precision.In addition,we usea new neural network model,the ELM (extreme learning machine),to realise the neural network calibration.ELM’s fast learningperformance remarkably shortens the training time of the neural network.