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来源：《中国科技博览》2017年第18期
[摘 要]在对眼球追踪技术和自动对焦技术的深入研究后，本文提出了一种基于眼球追踪技术的自动对焦的方法，能有效的提高拍照过程中人机交互的效率。本方法在具有眼球追踪传感器的条件下，通过眼球追踪传感器获取并处理人眼的图像信息，从而将人眼的注视点映射到屏幕平面上，在根据此注视点的值来改变相机的聚焦点。由此就解决了相机自动对焦不准对相片质量的影响，同时也大大提高了拍照的效率。 [关键词]眼球追踪技术 自动对焦 人机交互 眼球追踪传感器
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中图分类号：B841 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）18-0084-02
张申府
吡啶甲胺 1 眼球追踪技术
1.1 眼球追踪技术的简要介绍
眼球追踪（Eye Tracking）技术，也称为视线追踪（Gaze Tracking）技术，是采用机械、电子、光学等方式获得被测试者人眼信息并进行计算得到被测试者当前视线方向或者视线落点的技术。该技术广泛的应用于人机交互、残疾人辅助、驾驶员驾驶状态监测、人因分析、虚拟现实和广告分析等领域。眼球追踪可以对用户视觉行为和认知活动进行分析，例如心理学中的认知实验以及用户界面可用性评估[1][2]；同时眼球追踪也可以作为一种替代鼠标和键盘的新型输入技术。例如眼控打字系统、眼动驱动的自适应用户界面系统。
1.2 眼球追踪技术的发展现状
易切削不锈钢 1.2.1 眼球追踪技术在国外的发展现状
最早将视线追踪技术推向实用化和商业化的是美国、日本和欧洲的相关机构和公司。美国弗吉尼亚大学在1988年推出了ERICA系统 （the Eye-gaze Response Interface Computer Aid），它是采用一种红外图像的应用系统，研制目的是面向重度残障人士的人机交互，帮助其生活、学习和娱乐等，在当时解决了很多残疾人士在信息传递和环境控制上的困难。1996年Stiefelhagen等人所设计的无干扰式视线跟踪系统，他们在前人研究的
feidele基础上提出了实时皮肤颜模型，讲肤用于识别、定位和跟踪人脸。Balujia和Pomerleau于1993年提出了一种由人眼的图像来推测用户在计算机屏幕上注视点的方法，把人眼图像输入神经网络，来推断眼睛在计算机屏幕上的注视点位置。
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