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室外相机要求的精度和质量
来源：未知   添加时间：2023-01-04 13:55   浏览：

    大多数商业眼睛注视跟踪系统都是基于红外光的使用。然而，这样的摄像头系统可能不在室外工作，或者可能具有非常有限的头箱来工作。本文提出了一种基于非红外的方法，用RGBD相机（在我们的例子中是Kinect）跟踪一个人的眼睛注视。该方法采用离线构建的个性化三维人脸模型。为了检测眼睛注视，我们的系统跟踪虹膜中心和一组2D面部标志，这些标志的3D位置由RGBD相机提供。干扰器使用简单的一次性校准程序来获得个性化眼睛注视模型的参数。

    我们将所提出的方法的性能与在相同图像上仅使用RGB输入的2D监控方法进行了比较，并发现直接使用Kinect的深度信息可以实现更精确的跟踪。正如预期的那样，所提出方法的结果不如基于红外的方法的结果准确。然而，这种方法在即将推出的更好、更便宜的深度相机中具有实际应用的潜力。本研究的目的是比较三种适用于水下应用的相机校准方法：具有非线性DLT的静态控制点； 具有非线性相机模型和束调整的移动棒； 屏蔽器具有非线性摄像机模型的运动板。

    DVideo运动学分析系统用于水下数据采集。该系统由两台频率为100Hz的监控摄像头通用锁定Basler相机组成，广角镜头封装在外壳中。在动态刚性杆测试（采集体积-4.5×1×1.5m3）中比较了这些方法的精度。非线性DLT的平均绝对误差为6.19mm，棒校准的平均绝对偏差为1.16mm，使用8个控制点的2D板校准的平均误差为1.20mm，使用16个控制点进行2D平面校准的平均平均绝对误差是0.73mm。棒和2D平板相机校准方法的结果与工作体积中的刚体位置关联较小，并且提供了比非线性DLT干扰屏蔽器更好的精度。魔杖和2D平板相机校准方法给出了类似且高度准确的结果，是水下3D运动分析的替代方法。