Autoren: Qiang Ji & Zhiwei Zhu

Dieses Papier beschreibt ein Computer Vision System zur berührungsfreien und natürlichen Mensch-Computer-Interaktion, das mittels aktiver Infrarotbeleuchtung in Echtzeit die Augen- und Blickbewegungen erfassen kann. Anders als die meisten herkömmlichen Blickbewegungserfassungstechniken, die, um gut zu arbeiten, häufig eine statische Kopfposition und einen lästigen Kalibrierungsprozeß für jede Person erfordern, erlaubt unser System eine robuste und genaue Abschätzung der Blickposition ohne Kalibrierung und mit natürlichen Kopfbewegungen. Dieses wird durch ein Blickkalibrierungsverfahren ermöglicht, das mittels Generalized Regression Neural Networks (GRNN) die Pupilleparametern den angeblickten Bildschirmkoordinaten zuordnet. Mit GRNN muß diese Zuordnung keine analytische Funktion sein und die Kopfbewegungen werden explizit von der Blickzuordnungsfunktion mit berücksichtigt. Ausserdem kann die Blickzuordnungsfunktion auch für Personen genutzt werden, die nicht im Training des GRNN verwendet wurden. Um die Blickzuordnungsfunktion weiter zu verbessern, setzen wir ein hierarchisches Klassifikationsschema ein, das in der zweiten Stufe nur die Kategorien umfasst, die dazu neigen falsch klassifiziert zu werden. Dieses führt zu einer Veringerung des Klassifikationsfehlers um 10%. Die Leistungsfähigkeit unseres Blickerfassungssystems wird durch Experimente gezeigt, die blickabhängige Mensch-Computer-Interaktion umfassen. Unser System kann einfach auf unterschiedliche Anwendungsfälle angepasst werden, bei denen ein/e Anwen-der/in mittels seiner/ihrer Augen mit einem Computer interagiert. Es kann auch Anwendung für Personen mit Behinderungen finden.

Eye Tracking, Gaze Estimation, Human Computer Interaction