亚利桑那大学Wyant光学科学学院的研究人员展示了一种创新的方法，可能彻底改变眼动追踪应用。他们的研究发表在《自然通讯》上，发现将一种强大的3D成像技术——偏折测量法与先进计算相结合，有可能显著改进当前的眼动追踪技术。
“目前的眼动追踪方法只能从少数表面点（最多十几个）捕获眼球的方向信息，”该研究的主要负责人Florian Willomitzer教授说。“通过我们的基于偏折测量的方法，我们可以从一个单一的瞬时相机图像中提取超过40,000个表面点的信息。”
“更多的数据点提供了更多信息，这些信息可以用来显著提高视线方向估计的准确性，”Willomitzer实验室的博士后研究员、该研究的第一作者Jiazhang Wang说。“这对于实现下一代虚拟现实应用至关重要。我们已经证明，我们的方法可以轻松地将获取的数据点数量增加3000多倍，相比传统方法。”
偏折测量法是一种高精度的3D成像技术，常用于扫描大型望远镜镜面或其他高性能光学器件的微小缺陷或形状偏差。Willomitzer的研究小组在亚利桑那大学计算3D成像和测量实验室中，将偏折测量法与计算机视觉研究中常用的高级计算方法结合在一起。
这种被称为“计算偏折测量”的研究路径包括分析绘画和艺术品的技术、用于测量皮肤病变形状的平板3D成像方法以及眼动追踪。
“精确测量技术和高级计算的独特结合使机器能够‘看到看不见的东西’，赋予它们超越人类感知极限的‘超人视觉’，”Willomitzer说。
在这项研究中，团队对人类参与者和一个逼真的人工眼睛模型进行了实验。他们测量了受试者的视线方向，并以0.46到0.97度的精度跟踪了他们的视线方向。在人工眼睛模型上测试时，误差仅为约0.1度。
新方法不是依赖于几个红外点光源来从眼睛表面反射获取信息，而是使用显示已知结构光图案的屏幕作为光源。屏幕上的每个像素都可以作为一个单独的点光源。
通过分析反射自眼睛表面的显示图案的变形，研究人员可以从角膜（覆盖瞳孔的部分）和巩膜（瞳孔周围的白色区域）获得准确且密集的3D表面数据。Wang解释说：“我们的计算重建然后使用这些表面数据以及关于眼睛光学轴线的已知几何约束来准确预测视线方向。”
在之前的一项研究中，该团队已经探讨了如何通过潜在地使用头戴式显示器框架中的固定嵌入图案或头戴式显示器本身的内容（无论是静态图像还是视频）作为反射自眼睛表面的图案，无缝集成到虚拟现实和增强现实系统中。这可以显著降低系统的复杂性。此外，未来版本的这项技术可以使用红外光而不是可见光，从而允许系统在不分散用户注意力的情况下运行。
“为了从眼睛的角膜和巩膜中获得尽可能多的方向信息而不产生任何歧义，我们使用立体偏折测量法与新颖的表面优化算法相结合，”Wang说。“该技术确定视线方向时不依赖于眼睛的形状或表面，因为这些参数因用户而异。”
作为一项理想的“副作用”，新技术创建了眼睛的密集且准确的表面重建，这在未来可能用于即时诊断和纠正特定的眼部疾病。
虽然这是首次将偏折测量法用于眼动追踪——据研究人员所知——Wang说：“令人鼓舞的是，我们的早期实现已经在真实的人眼实验中展示了与商用眼动追踪系统相当或更好的准确性。”
随着专利申请和通过Tech Launch Arizona进行商业化的计划，这项研究为稳健和准确的眼动追踪开辟了新时代。研究人员相信，通过进一步的工程改进和算法优化，他们可以将眼动追踪的极限推向以前未曾达到的水平，适用于实际应用环境。
接下来，团队计划将其他3D重建方法嵌入系统中，并利用人工智能进一步改进该技术。
“我们的目标是在模型眼睛实验中达到0.1度的精度水平，”Willomitzer说。“我们希望我们的新方法能够推动下一代眼动追踪技术的发展，包括神经科学研究和心理学等其他应用。”
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