《表4 视线跟踪算法分类：视线跟踪及其在智能教育中的应用研究综述》

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《视线跟踪及其在智能教育中的应用研究综述》

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已有的视线跟踪方法如表4所示。通过对表4进行分析可以发现，基于2D回归的视线估计方法对人眼进行特征提取，如瞳孔位置、虹膜中心点、内眼角以及外眼角等。当具有辅助光源时，可以提取光源在角膜上反射形成的普尔钦斑，通过特征点在眼睛区域中的运动来表征视线的变化。利用多项式映射函数、神经网络、支持向量回归等方式建立眼动向量与屏幕区域的映射关系。当无辅助光源时对视线进行检测，头部必须保持静止。当使用两个及以上的光源在角膜形成普尔钦斑时，可建立瞳孔与普尔钦斑之间的关系。将头部移动考虑在内，使得头部可以在小范围内进行移动。基于2D回归的视线估计方法系统配置简单，不需要进行额外的标定操作，但是头部移动范围受到很大的限制。