技術名稱 | 應用於可見光穿戴式眼動儀且基於深度學習的瞳孔追蹤影像處理技術 | ||
---|---|---|---|
計畫單位 | 國立中興大學 | ||
計畫主持人 | 范志鵬 | ||
技術簡介 | 在傳統的可穿戴式眼動儀設計中,可見光模式下瞳孔位置的估計很容易受到光線變化和陰影阻礙的干擾。為了使瞳孔追踪更準確,基於 YOLOv3 的深度學習技術被使用於估測與追踪瞳孔的位置。 此方法的瞳孔位置追蹤正確度達 80%,召回率為 83%,平均瞳孔位置追踪誤差僅為 4 個像素。 |
||
科學突破性 | 在傳統的可穿戴式眼動儀設計中,可見光模式下瞳孔位置的估計很容易受到光線變化和陰影阻礙的干擾。為了使瞳孔追踪更準確,基於 YOLOv3 的深度學習技術被使用於估測與追踪瞳孔的位置。 此方法的瞳孔位置追蹤正確度達 80%,召回率為 83%,平均瞳孔位置追踪誤差僅為 4 個像素。 |
||
產業應用性 | 此開發的技術可應用於人機互動介面, 眼動儀, 視線追蹤, 與駕駛行車安全輔助系統等產品 |
||
關鍵字 | 深度學習 YOLOv3 網路 可見光 瞳孔追蹤 眼動追蹤 視線追蹤 穿戴式眼動儀 物件偵測 推論模型 人工智慧 |