任何眼動跟蹤器所必需的事情之一是準確跟蹤眼睛中心。這簡單的可以理解為先找到了你最感興趣的區(qū)域。方法是用圖像梯度和點積來創(chuàng)建理論上在圖像最突出的圓的中心處最大的函數(shù)。
參考論文如下：
德國的一篇文章
這個是我使用有道翻譯轉(zhuǎn)的文章
在這個追蹤眼球中心的事情上面有三種方法：
基于特征的方法
基于模型的方法
混合的方法
文章給出一種基于特征的方法，可以有效的準確定位和跟蹤低分辨率圖像和視頻的中的眼中心。
我們的工作：給出了一種眼中心定位的方法，將圓形或者半圓形的總線定義為大多數(shù)圖像梯度相交的位置。而且結(jié)合眼睛外觀這個先驗性的知識，增加了模型的魯棒性。利用了一些后處理的手段，以減少眼鏡存在時，或者眼鏡反光或者眉毛突出時的問題。
這個算法是一個多階段的過程，先通過人臉檢測器，根據(jù)面部粗略的提取眼睛的位置，然后估計眼睛的中心。
一個人工的例子，黑圈類似于虹膜與角膜
嘿嘿，就像這樣
左邊的位移向量di和梯度向量gi沒有相同的方向，右邊有。
在幾何上面，圓形物體的中心可以通過分析圖像梯度的矢量場來檢測，這在以前已經(jīng)用于眼睛中心定位。
Kothari 和 Mitchell 提出了一種方法，該方法利用了由于虹膜和鞏膜之間的強烈對比而產(chǎn)生的流場特性(Kothari和 Mitchell，1996)。他們利用每個梯度向量的方向在整個圖像中畫出一條線，并且每當這樣的線經(jīng)過它時，他們就增加一個累加箱。因此大多數(shù)線相交的累加箱代表估計的眼睛中心。然而它們的方法僅在離散圖像空間中定義，并且缺少數(shù)學(xué)公式。此外，他們沒有考慮由于眉毛、眼瞼或眼鏡而出現(xiàn)的問題。
中心使用十字標記，后面分別是目標函數(shù)二維和三維處的最大值
（小聲BB，原文有公式解釋，這里就不重復(fù)寫了）
這個函數(shù)描述向量場特征的，描述了所有圖像梯度的可能中心和方向之間的關(guān)系。
c是可能的中心，g是每一個梯度向量
d是位移向量，一看就是歸一化的方程，以便讓所有位移向量 d;縮放到單位長度，以便為所有像素位置獲得相等的權(quán)重。
為了提高對光照和對比度線性變化的魯棒性，梯度向量也應(yīng)該縮放到單位長度。
通過只考慮具有顯著幅度的梯度向量，即忽略齊次區(qū)域中的梯度，可以降低計算復(fù)雜度。為了獲得圖像梯度，我們計算偏導(dǎo)數(shù)gi：
真丑
但其他計算圖像梯度的方法不會顯著改變目標函數(shù)的行為。
在某些條件下，最大值沒有很好地定義，或者存在局部極大值導(dǎo)致錯誤的中心估計。
例如，主眼臉和睫毛或皺紋加上虹膜和鞏膜之間的低對比度，會導(dǎo)致錯誤的估計。
因此，我們建議合并關(guān)于眼睛的先驗知識，以增加魯棒性。由于瞳孔通常比鞏膜和皮膚暗，我們應(yīng)用權(quán)重 w。對于每一個可能的中心 c,使得暗中心比亮中心更有可能。將這一點整合到目標函數(shù)中會得到：
Wc是：
就是一處的灰度值
demo使用C++編寫，我還有寫Python版本，慢慢分享
這個算法滿足：
新版的鼻托部位
世界相機
后面還是連著計算使用的線
前景
設(shè)計的幾種眼鏡樣子，救命啊，太好看了
推薦四本書，具體就不說為什么好了，鄙人不推薦差東西
人生中第一部韓劇看完了，感覺很好看，看到了自己想要的結(jié)局，而且也感覺國內(nèi)的電視劇確實和韓劇有些區(qū)別，有些距離。
韓國感覺是個比日本還病態(tài)的國家，想說的太多了，那還是不說了。
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