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三种测量瞳孔大小的评估方法
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来源：未知 │ 发表时间：2023-12-26 | 浏览数：载入中...
[IMAGE] 出处：《行为研究方法》Petersch, B., Dierkes, K.
头戴式眼动追踪中瞳孔大小测量的注视角度依赖性。行为研究（2021）。https://doi.org/10.3758/s13428-021-01657-8
瞳孔测量——研究瞳孔直径随着外部光刺激或认知处理而变化的时间变化——需要对瞳孔扩张进行准确且与注视角度无关的测量。基于图像的方法的关键挑战之一是考虑瞳孔缩短，即由于注视方向的变化而导致的表观瞳孔大小的变化（参见标题图）。在这项科学工作中，研究对三种不同的瞳孔大小测量方法进行了深入分析，所有这些方法均基于使用Pupil
Core 耳机记录的眼睛图像。
动图
人类视觉系统在各种环境照明条件下都有效，部分原因在于我们瞳孔大小的高度适应性。--瞳孔收缩
然而，瞳孔大小也受到生理和心理因素的影响，例如疲劳和脑力负荷。
1.光线变化:瞳孔会在光线强度改变时做出相应的调整,以保证视网膜接收到适合的光线。
2.情绪变化：情绪的变化也会导致瞳孔的变化。例如，当人们感到兴奋或恐惧时，瞳孔会放大；而当人们感到压力或紧张时，瞳孔会缩小。
3.药物影响：某些药物和药物类别，如毒品、麻醉剂和散瞳剂等，可以直接影响瞳孔的大小。
除了以上相对常见的原因之外，还有其他可能的原因，比如病理性因素、神经系统疾病、脑部损伤等，都可能导致瞳孔的异常变化。在遇到异常的瞳孔变化时，应及时就医进行诊断和治疗。
动图
·三种测量瞳孔大小的评估方法·
（瞳孔大小测量方法）
(i) 是否明确考虑注视角度和/或角膜屈光
(ii) 是否输出物理瞳孔孔径光阑尺寸（单位/mm）或仅提供以 [mm] 为单位的值任意单位
(iii) 关于其完整规范需要多少生理参数。
[IMAGE] 方法一（主轴：2D-0p）
直接从 2D 瞳孔形状得出瞳孔大小测量值。——注意，该方法没有采用明确的策略来解释角膜屈光或注视角度的变化。
[IMAGE]
二维光瞳的形状通常近似为椭圆形。瞳孔椭圆面积受 PFE 影响很大，预计对注视角度的依赖性较小的几何测量是其主轴的长度（以[px]为单位的瞳孔椭圆的长轴的长度）。
这种用于瞳孔大小测量的图像固有 2D
方法不需要生理输入参数。因此，也将其称为2D-0p。适当地适合于对应于给定眼睛图像内的2D瞳孔的区域（参见图4中的示例 ）。
[IMAGE][IMAGE] 方法二（无角膜 3D 眼部模型：3D-1p）
通过将精确的 3D 眼睛模型拟合到眼睛的视频中，基于模型的方法允许导出实际物理单位的瞳孔大小测量值。
[IMAGE]
将眼睛建模为包含固定半径的眼球体，3D
瞳孔是与之相切的可变大小的圆。注视角度的变化对应于眼睛球体绕其中心的旋转，而瞳孔扩张的变化对应于正切瞳孔圆的半径的变化。
给定眼睛模型的状态以及相机的姿态和内在特征，?wirski 模型可以预测相机拍摄的图像中出现的瞳孔椭圆的形状。该模型假设 3D
瞳孔圆通过针孔相机的透视投影映射到图像。由于缺少角膜，?wirski 模型无法考虑角膜屈光。
?wirski 模型——出处：Wang, D.、Mulvey, FB、Pelz, JB 和 Holmqvist, K.
(2017)。用于测量眼动仪精度的人工眼研究。行为研究方法，49，947–959。https://doi.org/10.3758/s13428-016-0755-8
给定不同注视角度下的一系列瞳孔椭圆观测，通过求解非线性优化问题来估计由记录摄像机定义的坐标系中眼睛球体的相应3D
位置。定位眼睛球体后，根据给定眼睛图像中的瞳孔椭圆来估计当前瞳孔半径。
本质上反转成像操作：
1.“未投影”瞳孔椭圆以找到半径为r的 3D 圆= 1
毫米，在投影到相机下会产生观察到的瞳孔椭圆。在此步骤中，可以采用相机的内在矩阵和畸变系数的预先测量来校正中心偏移（主点偏移）和图像畸变（如果有的话）。
2.生成的 3D 圆随后沿着非投影锥体缩放，直到它与之前估计的眼睛球体相切。缩放因子是输出光瞳半径，单位为
[mm]。请注意，眼睛的光轴也被确定，因为它对应于连接缩放的 3D 圆的中心和眼睛球体中心的线。
眼球的大小是?wirski 模型中使用的唯一生理参数。因此我们也将其称为3D-1p。
[IMAGE] 方法三（带角膜的 3D 眼睛模型：3D-4p）
前两种方法考虑了不同的注视角度，因此不会主动模拟角膜屈光。
可是，由于瞳孔的图像因角膜的折射效应而扭曲，对所得瞳孔椭圆进行未投影不会产生正确的3D
瞳孔圆。而有一种基于模型的技术，它用于从视频图像中确定 3D 眼球位置、光轴和瞳孔大小，该技术明确校正用于角膜屈光。
[IMAGE]
Dierkes 等人的方法的主要思想的目的是导出校正函数，应用于 ?wirski 模型的预测。为了实现这一目标，采用基于 LeGrand
眼睛模型（Le Grand，1957）合成生成的眼睛图像。LeGrand 眼睛模型是一种广泛使用的人眼生理和光学近似模型（见上图）。
LeGrand眼模型由四个生理参数表征：眼球半径、虹膜半径、角膜半径和角膜折射率。假设采用真实的成像设置，会对大量眼睛图像进行光线追踪，改变眼球相对于相机的位置，以及注视角度和瞳孔半径，所有这些都在生理上合理的范围内。将生成的图像引入
?wirski
等人提出的算法，可以获得了测量的和地面真实的眼球位置、注视向量和瞳孔大小的相应元组。然后采用多元多项式回归来拟合校正函数，该函数可以实时应用于通过现实世界数据的
?wirski 模型测量的相似元组。
由于该方法采用与底层LeGrand
眼睛模型一样多的生理参数，即四个，因此该方法也称为3D-4p。估计的瞳孔大小以物理长度为单位报告，更具体地说是[mm]。注意，这种方法特别考虑了角膜屈光的影响以及注视角度的变化。
[IMAGE] 表1：总结了所采用的三种瞳孔大小测量方法的关键特性[IMAGE]
PUPIL CORE穿戴式眼动追踪系统
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?Pupil Core 是一款眼动追踪系统，由开源软件套件和可穿戴式眼动遍踪设备组成，设备轻巧，耐用。
可以使用 Pupil Core进行注视估计，瞳孔测量和自我为中心的视觉研究等。
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