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基于红外摄像头的眼球运动捕捉技术研究
资料介绍
一、技术原理
红外摄像头眼球运动捕捉技术通过发射近红外光（波长通常为850nm或940nm）照射眼部区域，利用角膜和瞳孔对红外光的不同反射特性实现精准追踪。角膜作为凸面镜会形成高亮度的"普尔钦斑"（Purkinje image），而瞳孔因吸收光线呈现暗区，系统通过识别这两个特征点的相对位置计算眼球转动角度。
该技术主要依赖以下光学原理：
1. 红外光穿透性：近红外光可穿透眼睑薄层组织，实现闭眼状态下的初步追踪
2. 角膜反射：角膜前表面对红外光的镜面反射形成稳定参考点
3. 瞳孔-角膜反射向量：通过计算瞳孔中心与普尔钦斑的空间向量关系，转换为水平/垂直方向的眼动角度
三、关键算法流程
1. 图像预处理
采用高斯滤波（σ=1.5）去除噪声，通过自适应阈值分割提取眼部区域，使用Canny边缘检测（阈值100/200）定位虹膜轮廓。
2. 特征点追踪
基于卡尔曼滤波预测瞳孔中心位置，结合Lucas-Kanade光流法实现特征点实时跟踪，跟踪精度可达0.5°视角。
3. 三维眼动建模
通过双眼视差计算，建立眼球转动的三维模型，将二维图像坐标转换为三维眼球旋转角度（水平角范围±60°，垂直角范围±40°）。
4. 数据输出
以100Hz频率输出眼动数据，包含：
- 注视点坐标（屏幕坐标系）
- 瞳孔直径（精度0.1mm）
- 眨眼频率（单位Hz）
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