瞳孔-角膜追踪技术方法(Pupil-CR)

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Posted by 陈锐CR on September 24, 2020 | 阅读

瞳孔-角膜追踪技术方法(Pupil-CR)

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瞳孔-角膜追踪技术:

Near-infrared light is directed towards the center of the eyes (pupil), causing detectablereflections in both the pupil and the cornea (the outer-most optical element ofthe eye). These reflections – the vector between the cornea and the pupil – aretracked by an infrared camera. This is the optical tracking ofcorneal reflections, known as pupil center corneal reflection (Pupil—CR).

Pupil—CR技术的基本过程是使用一种近红外光源(EyeLink眼动仪使用的是880nm的近红外光)对整个面部进行发射红外光,首先,在EyeLink系统中通过红圈位置进行手动确定人眼的位置,此时近红外光就会在眼睛角膜处产生反射,然后通过高速捕捉的摄像机来采集这些带有反射的眼睛的图像(如上图),在EyeLink系统中一般就会将识别到的瞳孔和角膜标记上两个十字,这样仪器就能够通过角膜与瞳孔之间形成的角度来计算出两者间的向量,然后将此向量的方向映射到计算机屏幕上基于GAZE计算出视线在屏幕上的像素坐标。

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——图来自EyeLink

在上图的过程中,我们会发现近红外光源、捕捉的摄像机以及人眼的轮廓位置不变的(采用下巴托模式下),那什么是变化的呢?人在查看某些东西时,人的眼球的视线会随着查看物体的位置进行变化,但是在这个过程中,我们会发现角膜的绝对位置并不随眼球的转动而变化,但是角膜的位置相对于瞳孔和眼球的位置则是在不断变化的。例如,当人眼目视前方时,角膜在瞳孔的下方;当人眼看向右方时,角膜在瞳孔的左侧;当人眼球看向左侧时,角膜点在瞳孔的右侧。这样我们就能知道,只要确定了瞳孔和角膜的相对位置,他们之间形成的向量,然后在基于实验开始前的校准过程,我们就能通过算法映射到屏幕上了,这样我们就能知道被试在看屏幕上的材料时,我们就能通过眼动仪器知道被试注视的位置和内容。

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瞳孔是虹膜在眼睛内部的中央开口,通常看起来是黑色的。瞳孔周围的灰色/蓝色或棕色区域是虹膜,眼睛的白色外部区域是巩膜,眼睛的中央最外面的透明无色部分(通过它我们可以看到虹膜和瞳孔)是角膜。

——图来自wiki

这里就会涉及到两个关键的问题,瞳孔和角膜反射的定位以及计算方法。

在进行瞳孔和角膜定位的过程中,相比与虹膜和巩膜间明显的区分不同,瞳孔和虹膜间的分界线就没有那么明显,尤其是黑色瞳孔与灰色的虹膜的时候,这时候一般就会涉及到亮瞳和暗瞳的识别过程,这也是现在仪器上基本上会采用的确定人眼瞳孔的方法,然后通过不同的计算方法来确定瞳孔的大小。

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——图来自网络

对于亮瞳和暗瞳的区别主要在于摄像头与红外光源是否处于同一条线上,如果摄像头与红外光源在同一条线上,则摄像头拍到的瞳孔是被光照亮的,也就是“亮瞳”;如果二者不在同一条线上,产生瞳孔比虹膜暗的效果(明显的对比),也就是“暗瞳”。

角膜反射点提取:

基于灰度进行的图像分割,利用反射点是人眼图像中灰度值最高的区域特性进行提取。

当确定瞳孔和角膜的位置后,就需要进行阈值的确定,这就涉及到眼动追踪的算法了。

在EyeLink系统中,有两种不同的算法:Centroid和Ellipse。

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——图来源EyeLink手册

我通常将它称之为质心算法和椭圆拟合方法。

质心算法:在数学和物理学中,平面图形的质心或几何中心是图形中所有点的算术平均位置。

比如三角形的质心:

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——来自wiki的介绍

椭圆拟合算法:以一个椭圆的形状无线拟合瞳孔和角膜的大小阈值,来获取最佳的阈值过程。

对于算法部分,EyeLink系统已经内置在Host PC中,因此无需担心算法的问题。

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本文作者:Chen Rui

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