基于改进沙漏网络的红外图像视线估计

来源：计算机应用与软件杂志2025年第9期北京时间：

作者：沈文忠, 魏佳钰

摘要：随着 VR/AR 等元宇宙概念的兴起，集成虹膜识别的视线估计技术是目前的研究热点，而虹膜识别与视线跟踪都采用近红外摄像头捕捉眼部图像，仅从单眼红外眼部图像进行视线估计是一项挑战性任务。该文提出新的视线估计网络，首先利用圆形眼球与椭圆虹膜的映射得到中间眼部模型标签图像，引入中间监督；再通过改进沙漏网络回归红外虹膜图像的中间眼部模型图像；最后再结合 DenseNet 回归 3D 视线角度。设计近红外光虹膜采集系统，建立红外虹膜数据集 SEPAD-Gaze。实验结果表明，该文提出的视线估计方法在数据集 SEPAD-Gaze 上误差为 4.62°，并且在可见光下的公共数据集 MPIIGaze 上做了泛化性验证实验，误差低至 4.48°，超过目前所有主流算法。

关键词：视线估计, 红外眼部图像, 改进沙漏网络, 眼部模型, DenseNet