眼球追踪在最新的虚拟现实和增强现实头戴设备中发挥着关键作用，是汽车驾驶辅助、医学和行为科学和工业工程等领域的重要技术。然而，高精度地追踪人眼的运动是一项艰巨的挑战。

（图片来源：亚利桑那大学）

据外媒报道，亚利桑那大学詹姆斯怀恩特光学院（University of Arizona James C. Wyant College of Optical Sciences）的研究人员展示了一种创新方法，结合称为偏折测量的强大3D成像技术与先进计算，或将彻底改变眼动追踪技术和相关应用。

光学科学副教授兼这项研究的首席研究员Florian Willomitzer表示：“目前的眼球追踪方法只能从几个稀疏的表面点（最多十几个）收集眼球的方向信息。通过基于偏折测量的方法，我们可以使用来自40000多个表面点（理论上甚至数百万个）的信息，这些信息都是从一张即时摄像头图像中提取出来的。”

 

（图片来源：亚利桑那大学）

Willomitzer实验室的博士后研究员Jiazhang Wang表示：“更多的数据点提供了更多的信息，可能有助于明显提高凝视方向评估的准确性。例如，这对于实现虚拟现实中的下一代应用十分重要。研究人员已经证明，与传统方法相比，这种方法可以轻松地将获取数据点数量增加3000多倍。”

偏折测量法是一种3D成像技术，可以非常高精度地测量反射表面。偏折测量法的常见应用包括扫描大型望远镜镜面或其他高性能光学器件，以查找其规定形状的细微瑕疵或偏差。

Willomitzer在亚利桑那大学计算3D成像和测量实验室（Computational 3D Imaging and Measurement Lab）研究团队的研究重点是，将偏折测量法的强大功能用于工业表面检测之外的应用。该团队将偏折测量法与计算机视觉研究中常用的先进计算方法相结合。由此产生的研究轨迹被Willomitzer将称为“计算偏折测量法”，其中包括用于分析绘画和艺术品的技术、用于测量皮肤病变形状的基于平板电脑的3D成像方法，以及眼球追踪。

Willomitzer表示：“受益于这种精确测量技术与先进计算的独特结合，机器能够‘看到看不见的东西’，从而赋予它们超越人类感知极限的‘超人视觉’。”

在这项研究中，该团队对人类参与者和逼真的假眼模型进行了实验。研究人员测量了研究对象的视线方向，并以0.46-0.97度的准确度跟踪他们的注视方向。使用假眼模型的误差仅为0.1度左右。

新方法不再依赖几个红外点光源来获取眼表反射信息，而是使用显示已知结构光图案的屏幕显示作为照明源。在屏幕上的100多万个像素中，每一个像素都可以充当单独的点光源。

Wang表示，通过分析显示图案在眼球表面反射时的变形，研究人员可以从覆盖瞳孔的眼角膜，以及瞳孔周围的白色区域（即巩膜），获得准确而密集的3D表面数据。“然后，我们的计算重建利用这些表面数据，以及有关眼睛光轴的已知几何约束，以准确地预测注视方向。”

在之前的研究中，该团队已经探索了如何通过潜在利用头戴式耳机框架中的固定嵌入模式，或头戴式耳机本身的视觉内容（无论是静态图像还是视频），作为从眼球表面反射的图案，将该技术无缝集成到虚拟现实和增强现实系统中。研究人员表示，这可以明显降低系统复杂性。此外，该技术的未来版本可以使用红外光来代替可见光，从而使系统在运行时不会因可见图案而分散用户的注意力。

Wang表示：“为了从眼睛的角膜和巩膜尽可能多地获取准确的方向信息，研究人员使用立体偏折测量法和新颖的表面优化算法。该技术无需像其他一些方法那样，对眼睛的形状或表面做出强有力的假设，就可以确定注视点，因为这些参数可能因用户而异。”

另外，新技术可以对眼睛表面进行密集而精确的重建，未来可能用于特定眼部疾病的即时诊断和矫正。

瞄准下一次技术飞跃

据研究人员所知，这是偏折测量法首次用于眼动追踪。但Wang表示：“令人鼓舞的是，早期实施已证明，比起真实人眼实验中的商业眼动追踪系统，其准确度相当或更好。”

该项研究已申请专利，并计划通过Tech Launch Arizona进行商业化，这为实现稳健而准确的眼动追踪新时代铺平了道路。研究人员认为，通过进一步的工程改造和算法优化，他们可以突破眼动追踪的极限，从而超越之前使用实际应用设置技术所实现的极限。接下来，该团队计划将其他3D重建方法嵌入到该系统中，并利用人工智能进一步改进该技术。

Willomitzer表示：“这项研究的目标是接近模型眼实验中获得的0.1度的准确度水平。研究人员希望，新方法能够推动新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。”