摘要
手机和平板的广泛使用，给手持设备上使用gaze估计提供了比较大的应用场景。由于受限的计算资源，低质量的摄像头，和小的屏幕，视线估计在手机和平板上的应用受到限制。在这篇文章中，作者提供了一个可以应用于平板上的双目视线估计方法。EyeTab是一种基于图像处理和计算机视觉的视线估计方法，在平板上可以达到的精度为6.88°，12fps
引言
主体思想：视线估计是很重要的，但基於单目的还是比较少的
相关工作
- PC-EC：pupil center and eye corner 利用瞳孔中心和眼角进行计算
- Valenti 等设计了一套系统，精确估计头部姿态和眼睛的位置
- 这篇论文的方法基于之前的 one-circle 方法
eyeTab 系统
- 使用cascade分类器粗略地提取眼睛位置，使用基于形状的方法定位眼睛中心
- 在所得的眼睛感兴趣区域（ROI）内检测可能的角膜缘边缘点作为径向导数的最大值，并用稳健的模型拟合确定角膜缘的椭圆形轮廓。
- 2D 椭圆反投影3D圆形，计算角膜中心和圆的法向量，法向量就是光轴的方向
- 通过分别计算两个眼睛光轴和屏幕的交点，计算屏幕的座标
眼睛的定位
- 使用基于haar特征的级联分类器检测眼睛对，然后从眼睛对中分割角膜区域
- 圆形图案的中心定义为大多数图像渐变矢量相交的点
角膜椭圆拟合
使用基于opencv的RANSAC进行椭圆的拟合
视线几何
使用针孔模型确定相机和角膜之间的距离，这一步依赖于相机的内参和角膜的尺寸，根据生理学知识，可以估计为6mm
整篇论文的精度可以达到6.88°，6.88±1.8°，与现在的深度学习模型相比，还是有一定的差距的，但是感觉试用范围更广，增加个人标定，调整虹膜直径，可能可以达到更高的精度。