什么是视线估计(Gaze Estimation)

视线估计（Gaze Estimation）概述

1. 什么是视线估计

视线估计是通过对眼睛或人脸图像（或视频）进行分析，推算出观察者的视线方向或注视点位置的技术。它能够量化人类的视觉注意力，反映出观察者的意图、情感和认知状态。从几何角度看，视线是眼球转动形成的光线；从计算机视觉角度看，视线估计即在图像中恢复这条光线的三维方向或二维落点。

2. 研究分类

视线估计的研究主要分为三大类：

3. 典型应用场景

• 人机交互（HCI）‍：通过视线控制界面、实现无触摸操作。
• 虚拟/增强现实（VR/AR）‍：根据用户视线动态渲染内容，提高沉浸感。
• 辅助驾驶与驾驶员监控：检测驾驶员注意力分布，预警疲劳或分心。
• 医疗与心理学：分析患者的注意力模式，辅助诊断精神或认知障碍。
• 零售与广告：统计顾客注视热点，优化商品摆放和广告投放。
• 机器人与自动驾驶：让机器人理解人类意图，实现协同工作。

4. 主流技术路线

4.1 基于几何模型的方法

• 瞳孔-角膜反射（PCCR）‍：利用瞳孔中心与角膜反射点的相对位置，结合相机标定求解视线向量，精度高但对光照和分辨率要求严格。
• 关键点几何法：检测眼角、虹膜轮廓等关键点，利用三角几何或光线投影恢复三维视线。

4.2 基于外观（Appearance‑Based）的方法

• 特征回归：提取眼部图像的像素或手工特征（如SIFT、HOG），使用SVR、随机森林等回归模型直接预测视线方向。
• 深度学习：
  • CNN/ResNet 系列：端到端学习从眼部或全脸图像到视线向量的映射，如基于残差网络的视线估计。
  • 多分支网络：分别处理左眼、右眼和头部姿态特征，再进行特征融合回归三维视线，如 UM‑Net、AF‑Net 等。
  • 对抗与注意力机制：通过生成对抗网络提升鲁棒性，使用注意力模块聚焦眼部关键区域，提高精度。

4.3 融合方法

将几何约束与深度特征相结合，利用多任务学习同时预测关键点和视线，互相校正提升整体性能。

5. 数据集与评估指标

• 公开数据集：
  • MPIIGaze、EyeDiap、GazeCapture（Google）等提供大规模的眼部图像与标注视线方向。
  • NVGaze（NVIDIA）专注于近眼低延迟场景。
• 评价指标：
  • 角度误差（Angular Gaze Error）‍：视线向量之间的夹角，常用度数或弧度表示。
  • 像素误差：在屏幕平面上预测注视点与真实点的距离（像素或厘米）。

6. 发展趋势与挑战

1. 跨域适应与数据稀缺：真实场景光照、姿态多变，合成数据与域适应技术成为热点。
2. 个性化校准：不同用户的眼球结构差异导致偏差，偏差消除、微调模型是提升精度的关键。
3. 实时性与低功耗：移动端和嵌入式设备对延迟和功耗要求极高，轻量化网络和硬件加速是研究重点。
4. 多模态融合：结合头部姿态、面部表情、环境信息，实现更鲁棒的视线估计。
5. 隐私与伦理：视线数据涉及个人注意力和行为意图，需在采集、存储和使用上遵守相关法规和伦理规范。

小结
视线估计是连接人类视觉注意力与机器感知的关键技术，已从早期的几何标定方法发展到如今的深度学习驱动的端到端模型。它在交互、医疗、驾驶、零售等多个领域展现出广阔的应用前景。未来的研究将围绕跨域鲁棒性、个性化校准、实时轻量化以及多模态融合展开，以满足日益增长的实际需求。