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龙图腾网获悉南通诺瞳奕目医疗科技有限公司;北京诺瞳奕目医疗科技有限公司申请的专利一种基于多模态融合的眼动追踪方法及系统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：CN121392947B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511937802.X，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权一种基于多模态融合的眼动追踪方法及系统是由阿金卡·杰迪普辛格·普尔;海娜·斯内哈尔·帕特尔;萨蒂什·庞努萨米;普加·吉加尔·乔克西;阿尼尔班·乔杜里设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态融合的眼动追踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态融合的眼动追踪方法及系统，具体涉及眼动追踪技术领域，包括通过同步设置的RGB摄像头、红外摄像头及IMU采集用户面部图像、眼部图像和头部运动参数；并行处理这些信号，分别提取基于面部和眼部的视线方向向量及其可靠性度量，并解算头部空间姿态；根据可靠性度量动态选择高置信协作、主从补偿或冲突仲裁策略，融合生成初始视线方向；将该方向映射至显示平面获得初始注视坐标，并结合屏幕内容的视觉显著性分析进行优化校准，输出最终注视点坐标。系统包括信号采集处理、并行计算、多策略融合决策及输出优化模块。本发明通过多模态信息融合与动态策略选择，显著提升了眼动追踪的精度与鲁棒性。

本发明授权一种基于多模态融合的眼动追踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合的眼动追踪方法，其特征在于，包括： S1：通过同步设置的图像采集单元与运动传感单元，获取用户的面部图像序列、眼部图像序列及头部运动参数序列，构成原始多模态信号集，并对该原始多模态信号集进行预处理； S2：基于预处理后的原始多模态信号集，并行执行： 对所述面部图像序列进行第一特征分析，得到基于全局面部特征的第一视线方向向量及其第一可靠性度量； 所述第一特征分析通过一个面部姿态鲁棒网络实现，该网络通过空间注意力机制提取并空间校正面部关键点，进而融合头部旋转估计，共同回归出所述第一视线方向向量及其第一可靠性度量； 对所述眼部图像序列进行第二特征分析，得到基于局部眼部特征的第二视线方向向量及其第二可靠性度量； 所述第二特征分析通过一个双阶段网络实现，该网络首先分割眼部区域的瞳孔与光斑，随后通过几何建模将分割结果转换为第二视线方向向量，并综合分割质量与拟合残差计算出第二可靠性度量； 对所述头部运动参数序列进行解算，得到空间姿态变换矩阵； S3：根据所述第一可靠性度量和第二可靠性度量之间的数值关系，从预定义的多种数据融合策略中动态选择并执行其一，以将所述第一视线方向向量与第二视线方向向量合成为一个初始视线方向； 所述多种数据融合策略包括： 高置信协作策略：当第一与第二可靠性度量均高于高阈值时，通过最大化方向一致性的方式融合第一、第二视线方向向量，生成初始视线方向； 主从补偿策略：当两个可靠性度量的差值大于预设差异阈值时，以高置信度向量为主，利用空间姿态变换矩阵对低置信度向量进行非线性补偿后融合； 冲突仲裁策略：当两个可靠性度量均低于低阈值时，依据头部运动趋势选择相关性更高的向量作为初始视线方向； S4：将所述初始视线方向与空间姿态变换矩阵映射至显示平面，获得初始注视坐标；同时，对显示平面当前呈现的内容进行视觉显著性分析，生成概率图；将初始注视坐标与概率图进行匹配校验，当匹配度超过设定容限时，依据概率图对初始注视坐标进行优化校准，输出最终注视点坐标。

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