眼動追蹤技術在東南大學研究團隊“腦機接口”控制手推車移動的應用
今天為大家介紹由東南大學葛勝老師研究團隊發(fā)表在2022 International Conference on Computer Engineering and Artificial Intelligence (ICCEAI)，計算機工程與人工智能國際會議上的文章《Trolley Remote Control System Using Eye Motion Tracking》，本文將眼動的“腦機接口”實現(xiàn)了可能。本文基于EyeLink1000 plus眼動追蹤設備建立了手推車遙控系統(tǒng)，根據人眼的注視方向來控制手推車的運動方向。充分顯示了眼動追蹤技術在人機交互領域具有非接觸、自然交互、用戶友好和高效的優(yōu)點。
本文提出了一種基于人眼跟蹤技術的小車遙控系統(tǒng)，該系統(tǒng)根據人眼的視線方向控制小車的行駛方向。該系統(tǒng)中眼動數據的采集由EyeLink 1000 Plus（加拿大SRResearch）實現(xiàn)。本研究比較了兩種注視點檢測算法。一種方法將眼動追蹤記錄的人眼的注視位置聚集在預設時間窗口中，另一種方法直接使用眼動設備自身軟件確定的注視點來構建注視熱圖，然后執(zhí)行圖像處理。用戶界面包含八個方向箭頭，在實驗中，被試按要求在一定的順序方向查看這八個箭頭。通過對目標箭頭檢測精度的分析，評價了使用每種算法的系統(tǒng)的優(yōu)缺點。通過分析原始眼動數據以獲得注視點，系統(tǒng)可以更好地區(qū)分用戶的有意識和無意識注視，實現(xiàn)更自然、更高效的人機交互。
實驗環(huán)境圖——來源文章
如下圖所示，長注視持續(xù)時間控制的小車運動的平均準確度（99.55%）高于短注視持續(xù)時間的小車運動（95.54%）。發(fā)現(xiàn)兩種控制方法的性能在統(tǒng)計學上存在差異。（p<0.05）。兩者的準確率都大于95%，這表明整個系統(tǒng)運行良好。
不同算法中檢測注視的準確率——來源文章
參考文獻：
S. Rao, Z. Kong, W. Lan, H. Yang, Y. Leng and S. Ge, "Trolley Remote Control System Using Eye Motion Tracking," 2022 International Conference on Computer Engineering and Artificial Intelligence (ICCEAI), 2022, pp. 826-830, doi: 10.1109/ICCEAI55464.2022.00172.
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