學位論文

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    基於單應性轉換與支持向量回歸之注視預測研究
    (2021) 朱苓語; Chu, Ling-Yu
    視覺是人體接收外界資訊最重要的感官之一，扮演著獲取外界資訊的重要角色，近年來，科技技術的進步，透過視覺能達到人機互動，在教育、廣告、醫療、娛樂或遠距教學等領域也已經有不少應用。　　當前，眼動追蹤設備大多需要頭戴式裝置或是基於瞳孔中心角膜屈光 ( Pupil Center Corneal Reflection, PCCR ) 技術，此種裝置在使用規範上仍有不少限制，如系統不允許使用者頭部移動、環境中不可有其他干擾光源等，為了解決上述的問題，本論文提出基於機器學習方法預測使用者注視區域，並允許使用者在特定程度下自由移動頭部，且僅需使用筆記型電腦內建的攝影機擷取影像。　　在系統流程上，首先以單應性轉換矩陣 ( Homography Transformation Matrix, HT )計算使用者注視位置，當使用者頭部偏移時，會導致轉換矩陣預測注視位置偏移，為了實現頭部的自由移動，採用機器學習方法補償頭部位移量，最終預測注視位置為單應性矩陣計算值及支持向量回歸 ( Support Vector Regression, SVR ) 補償量之疊加。　　透過實驗結果，證明此演算法對於瞳孔中心偵測準確率達94%，在注視區域預測準確率達90%，深入探討不同頭部與鏡頭距離以及頭部移動幅度，對於該系統注視預測的影響，表明在特定頭部移動程度下，使用者輕微晃動或距離鏡頭30至40公分，將達到最佳的注視預測效果。