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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于人类眼球模型的空间凝视跟踪方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116434314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310263528.7，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权基于人类眼球模型的空间凝视跟踪方法和装置是由何源;杨松洲设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人类眼球模型的空间凝视跟踪方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于人类眼球模型的空间凝视跟踪方法和装置，包括：获取待处理目标图像；根据待处理目标图像生成眼部关键点检测结果和眼部区域分割结果；将眼部关键点检测结果和眼部区域分割结果输入至预先构建的椭圆拟合模型，以得到椭圆拟合结果；根据椭圆拟合结果，利用第一预设规则基于第一预设公式得到眼球的旋转中心，以确定光轴参数；根据光轴参数，利用第二预设规则基于第二预设公式确定视轴，进而确定视线的空间位置。本发明在新的视轴模型的基础上通过眼部关键点检测、眼部区域分割、椭圆拟合、光轴计算四个步骤得到视轴，进而确定视线的空间位置，实现了准确度更高、误差更低、成本更低、更为轻便的空间凝视跟踪。

本发明授权基于人类眼球模型的空间凝视跟踪方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于人类眼球模型的空间凝视跟踪方法，其特征在于，包括： 获取待处理目标图像； 根据所述待处理目标图像生成眼部关键点检测结果和眼部区域分割结果； 其中，所述眼部关键点检测结果是将所述待处理目标图像输入至预先构建的眼部关键点检测模型生成的；所述眼部关键点检测模型是基于预先构建的神经网络利用预先构建的数据集进行训练得到的；眼部区域分割结果是将分类结果输入至预先构建的眼部区域分割模型生成的，所述分类结果是将所述待处理目标图像根据像素进行分类得到的；所述眼部区域分割模型是基于预先构建的神经网络利用预先构建的数据集进行训练得到的； 将所述眼部关键点检测结果和所述眼部区域分割结果输入至预先构建的椭圆拟合模型，以得到椭圆拟合结果；所述椭圆拟合模型是基于预先构建的神经网络利用预先构建的数据集进行训练得到的； 根据所述椭圆拟合结果，利用第一预设规则基于第一预设公式得到眼球的旋转中心，以确定光轴参数； 根据所述光轴参数，利用第二预设规则基于第二预设公式确定视轴，进而确定视线的空间位置； 所述根据所述椭圆拟合结果，利用第一预设规则基于第一预设公式得到眼球的旋转中心，以确定光轴参数，具体包括： 利用椭圆拟合得到的目标参数和摄像机的有效焦距确定瞳孔和虹膜在三维空间中的方向，以得到第一预设公式； 利用第一预设公式进行计算，建立眼球的旋转中心，连接瞳孔的中心和眼球的旋转中心得到光轴； 所述第一预设公式包括： ； 其中，为瞳孔和虹膜所在平面的坐标； 所述第二预设公式包括： ； 其中，表示沿光轴的单位向量，表示沿视轴的单位向量，表示转换向量； ； 其中，表示眼睛旋转中心之间的距离，表示第一中间变量，表示第二中间变量，表示用户的视线深度，和表示视轴； ； 其中，和共同表明用户的视线在空间中的位置，表示用户的视线方向，表示旋转角度。

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