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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于眼动追踪的人机交互方法、系统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：CN119832621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202411908873.2，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权基于眼动追踪的人机交互方法、系统和装置是由郭伟杰;吴宗宇;吕毅军;陈忠设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于眼动追踪的人机交互方法、系统和装置在说明书摘要公布了：本申请提出了一种基于眼动追踪的人机交互方法，其特征在于，包括：S1、获取原始图像，对原始图像进行预处理；S2、生成经过预处理的原始图像的深度信息图像，以及对经过预处理的原始图像进行面部特征检测与截取，得到面部特征图像；S3、对面部特征图像进行眼部特征检测与截取，分别得到左眼特征图像和右眼特征图像，以及根据面部特征图像获取用户特征信息；S4、利用深度学习模型对面部特征图像、左眼特征图像和右眼特征图像进行处理，并结合深度信息图像计算出注视点；S5、结合注视点和用户特征信息输出用户特征与注视信息，并响应于交互动作执行对应程序。本申请实现了图像中每个像素点深度信息的精确计算，生成与输入图像完全对应的深度信息图。

本发明授权基于眼动追踪的人机交互方法、系统和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于眼动追踪的人机交互方法，其特征在于，包括：S1、获取原始图像，对原始图像进行预处理； S2、生成经过预处理的原始图像的深度信息图像，以及对经过预处理的原始图像进行面部特征检测与截取，得到面部特征图像； S3、对面部特征图像进行眼部特征检测与截取，分别得到左眼特征图像和右眼特征图像，以及根据面部特征图像获取用户特征信息； S4、利用深度学习模型对面部特征图像、左眼特征图像和右眼特征图像进行处理，并结合深度信息图像计算出注视点，具体包括：S401、通过深度学习模型计算面部特征图像的面部姿态特征参数；S402、通过深度学习模型进一步提取左眼特征图像和右眼特征图像的特征参数；S403、结合面部特征图像与深度信息图像，从而获得与面部特征图像对应的面部深度信息；S404、将面部特征姿态、进一步提取的左眼特征图像和右眼特征图像的特征参数和面部深度信息结合并计算注视点，具体包括：左眼特征图像、右眼特征图像和面部特征图像拼接获得无3D信息注视点；从面部深度信息中获取3D位置参数，并采用基于卡尔曼滤波的动态权重分配策略与无3D信息注视点结合获得实际注视点； S5、结合注视点和用户特征信息输出用户特征与注视信息，并响应于交互动作执行对应程序。

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