EyeTAG：眼动轨迹感知的视线估计方法（BMVC 2026 论文解读+代码复现）

EyeTAG：眼动轨迹感知的视线估计方法

论文信息

• 标题：EyeTAG: Eye Trajectory-Aware Gaze Estimation
• 作者：Jungmin Lee, Niamat Ullah, Yoseob Han
• 会议：BMVC 2026（Accepted）
• arXiv：2610.00922
• 代码：GitHub
• 发布日期：2026-10-01

核心创新

EyeTAG 提出了一种因果多帧视线估计框架，核心思想是：将模型自身近期预测的一阶差分（即视线轨迹的瞬时运动方向）作为反馈令牌输入下一帧。由于差分操作在视线空间中具有平移不变性，这个运动令牌携带的是主体无关的运动信息，而非个人视线偏移量——这解决了现有方法将运动隐式编码在表观特征中的问题。

一句话总结： EyeTAG 通过将视线预测的差分轨迹显式反馈为运动令牌，消除了扫视偏置（saccade bias），在 Gaze360 上将平均角度误差降低约 1.0°。

方法详解

1. 问题定义

传统视线估计方法分为两类：

• 单帧方法：每帧独立预测，输出抖动严重
• 多帧方法：通过时序窗口隐式学习运动，但视线轨迹从未作为显式变量

EyeTAG 的核心假设：显式的运动先验优于隐式时序编码。

2. 核心架构

graph LR
    A[面部图像序列] --> B[Face Stream Encoder]
    A --> C[Eye Stream Encoder]
    B --> D[Cross-Attention Fusion]
    C --> D
    E[历史预测差分] --> F[Kinematic Token]
    F --> D
    D --> G[Causal Transformer Decoder]
    G --> H[当前帧视线预测]
    H --> I[差分计算]
    I --> E

3. 差分运动令牌

核心公式：

# 差分运动令牌计算
# g_t = 模型在时刻 t 的视线预测
# Δg_t = g_t - g_{t-1}  （一阶差分）

# 由于差分操作是平移不变的：
# 如果 g_t → g_t + c（个人偏移），则 Δg_t 不变
# 因此 Δg_t 只携带运动信息，不携带个人偏移

4. 因果 Transformer 解码器

使用因果掩码（causal mask）确保时刻 t 只能看到 t 之前的信息：

• Face stream + Eye stream → 视觉证据
• 差分运动令牌 → 运动先验
• Cross-attention 融合两路信息
• Causal Transformer 解码器输出当前帧视线

代码复现

"""
论文：EyeTAG: Eye Trajectory-Aware Gaze Estimation
作者：Jungmin Lee et al.
会议：BMVC 2026
链接：https://arxiv.org/abs/2610.00922

核心方法：差分运动令牌反馈的因果多帧视线估计
"""

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from typing import Tuple, Optional

class KinematicToken(nn.Module):
    """
    差分运动令牌模块
    
    将历史视线预测的差分编码为运动先验
    关键：差分操作在视线空间中平移不变
    """
    def __init__(self, gaze_dim: int = 2, token_dim: int = 256):
        super().__init__()
        # 将差分向量投影到token空间
        self.projection = nn.Linear(gaze_dim, token_dim)
        # LayerNorm 稳定训练
        self.norm = nn.LayerNorm(token_dim)
        
    def forward(self, 
                gaze_history: torch.Tensor,
                current_gaze: Optional[torch.Tensor] = None) -> torch.Tensor:
        """
        Args:
            gaze_history: 历史视线预测 (B, T, gaze_dim)
            current_gaze: 当前预测 (B, gaze_dim), 用于计算最新差分
            
        Returns:
            kinematic_token: 运动令牌 (B, token_dim)
        """
        if current_gaze is not None and gaze_history.size(1) > 0:
            # 计算最新差分
            last_gaze = gaze_history[:, -1, :]  # (B, gaze_dim)
            delta = current_gaze - last_gaze  # (B, gaze_dim)
        else:
            # 无历史时使用零向量
            delta = torch.zeros(gaze_history.size(0), 
                               gaze_history.size(2),
                               device=gaze_history.device)
        
        # 投影到token空间
        token = self.projection(delta)
        token = self.norm(token)
        return token


class EyeTAGModel(nn.Module):
    """
    EyeTAG: 眼动轨迹感知的视线估计模型
    
    架构：
    1. Face Stream: 面部图像编码器
    2. Eye Stream: 眼部图像编码器
    3. Cross-Attention: 融合视觉证据
    4. Causal Transformer: 因果解码器 + 运动令牌
    """
    def __init__(self,
                 face_encoder: nn.Module,
                 eye_encoder: nn.Module,
                 token_dim: int = 256,
                 num_heads: int = 8,
                 num_layers: int = 6,
                 gaze_dim: int = 2):
        super().__init__()
        self.face_encoder = face_encoder
        self.eye_encoder = eye_encoder
        self.gaze_dim = gaze_dim
        
        # 投影到统一维度
        self.face_proj = nn.Linear(face_encoder.feature_dim, token_dim)
        self.eye_proj = nn.Linear(eye_encoder.feature_dim, token_dim)
        
        # 运动令牌模块
        self.kinematic_token = KinematicToken(gaze_dim, token_dim)
        
        # Cross-Attention 融合
        self.cross_attn = nn.MultiheadAttention(
            token_dim, num_heads, batch_first=True
        )
        self.fusion_norm = nn.LayerNorm(token_dim)
        
        # Causal Transformer Decoder
        decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(
            d_model=token_dim,
            nhead=num_heads,
            dim_feedforward=token_dim * 4,
            dropout=0.1,
            batch_first=True
        )
        self.decoder = nn.TransformerDecoder(
            decoder_layer, num_layers=num_layers
        )
        
        # 视线输出头
        self.gaze_head = nn.Sequential(
            nn.Linear(token_dim, token_dim // 2),
            nn.GELU(),
            nn.Linear(token_dim // 2, gaze_dim)
        )
        
    def forward(self,
                face_img: torch.Tensor,
                eye_img: torch.Tensor,
                gaze_history: Optional[torch.Tensor] = None) -> Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]:
        """
        Args:
            face_img: 面部图像 (B, 3, 224, 224)
            eye_img: 眼部图像 (B, 3, 64, 64)
            gaze_history: 历史预测 (B, T, 2), None表示首帧
            
        Returns:
            gaze_pred: 视线预测 (B, 2) - pitch, yaw (弧度)
            token: 融合特征 (B, token_dim)
        """
        B = face_img.size(0)
        device = face_img.device
        
        # 1. 编码视觉证据
        face_feat = self.face_encoder(face_img)  # (B, face_dim)
        eye_feat = self.eye_encoder(eye_img)    # (B, eye_dim)
        
        face_feat = self.face_proj(face_feat)    # (B, token_dim)
        eye_feat = self.eye_proj(eye_feat)       # (B, token_dim)
        
        # 2. 计算运动令牌
        if gaze_history is not None and gaze_history.size(1) > 0:
            current_gaze = gaze_history[:, -1, :]  # 用最近预测
        else:
            gaze_history = torch.zeros(B, 1, self.gaze_dim, device=device)
            current_gaze = torch.zeros(B, self.gaze_dim, device=device)
            
        kin_token = self.kinematic_token(gaze_history, current_gaze)  # (B, token_dim)
        
        # 3. Cross-Attention 融合
        visual_tokens = torch.stack([face_feat, eye_feat], dim=1)  # (B, 2, dim)
        fused, _ = self.cross_attn(
            query=visual_tokens,
            key=visual_tokens,
            value=visual_tokens
        )
        fused = self.fusion_norm(fused + visual_tokens)
        
        # 附加运动令牌
        kin_tokens = kin_token.unsqueeze(1)  # (B, 1, dim)
        sequence = torch.cat([fused, kin_tokens], dim=1)  # (B, 3, dim)
        
        # 4. Causal Transformer 解码
        # 因果掩码：只看当前和过去
        causal_mask = torch.triu(
            torch.ones(3, 3, device=device) * float('-inf'),
            diagonal=1
        )
        decoded = self.decoder(
            tgt=sequence,
            memory=sequence,
            tgt_mask=causal_mask
        )
        
        # 5. 输出视线预测
        output_token = decoded[:, -1, :]  # 取运动令牌位置输出
        gaze_pred = self.gaze_head(output_token)  # (B, 2)
        
        return gaze_pred, output_token


# ============ 简化的面部/眼部编码器 ============

class SimpleFaceEncoder(nn.Module):
    """基于ResNet的面部特征编码器"""
    def __init__(self, feature_dim: int = 512):
        super().__init__()
        self.feature_dim = feature_dim
        import torchvision.models as models
        backbone = models.resnet18(weights=models.ResNet18_Weights.DEFAULT)
        self.backbone = nn.Sequential(*list(backbone.children())[:-1])
        self.proj = nn.Linear(512, feature_dim)
        
    def forward(self, x):
        feat = self.backbone(x).flatten(1)
        return self.proj(feat)


class SimpleEyeEncoder(nn.Module):
    """基于轻量CNN的眼部特征编码器"""
    def __init__(self, feature_dim: int = 256):
        super().__init__()
        self.feature_dim = feature_dim
        self.conv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 32, 3, padding=1), nn.BatchNorm(32), nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1), nn.BatchNorm(64), nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1), nn.BatchNorm(128), nn.ReLU(),
            nn.AdaptiveAvgPool2d(1),
        )
        self.fc = nn.Linear(128, feature_dim)
        
    def forward(self, x):
        feat = self.conv(x).flatten(1)
        return self.fc(feat)


# ============ 实际测试 ============

if __name__ == "__main__":
    torch.manual_seed(42)
    device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
    
    # 初始化模型
    face_enc = SimpleFaceEncoder(512)
    eye_enc = SimpleEyeEncoder(256)
    model = EyeTAGModel(face_enc, eye_enc, token_dim=256).to(device)
    
    # 模拟输入
    face_img = torch.randn(4, 3, 224, 224).to(device)
    eye_img = torch.randn(4, 3, 64, 64).to(device)
    
    # 首帧（无历史）
    gaze_pred, _ = model(face_img, eye_img, gaze_history=None)
    print(f"首帧视线预测 (pitch, yaw): {gaze_pred[0].cpu().detach()}")
    
    # 后续帧（带历史）
    gaze_history = gaze_pred.unsqueeze(1).detach()  # (B, 1, 2)
    gaze_pred2, _ = model(face_img, eye_img, gaze_history=gaze_history)
    print(f"第二帧视线预测: {gaze_pred2[0].cpu().detach()}")
    
    # 计算差分
    delta = gaze_pred2 - gaze_pred
    print(f"帧间差分（运动令牌来源）: {delta[0].cpu().detach()}")
    
    # 参数统计
    total_params = sum(p.numel() for p in model.parameters())
    print(f"\n模型参数量: {total_params/1e6:.2f}M")
    
    # 推理速度测试
    import time
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        # 预热
        for _ in range(10):
            _ = model(face_img, eye_img)
        
        start = time.time()
        for _ in range(100):
            _ = model(face_img, eye_img)
        elapsed = time.time() - start
    
    fps = 100 / elapsed
    print(f"推理速度: {fps:.1f} FPS")
    print(f"单帧延迟: {1000/fps:.1f} ms")

实验结果

论文报告结果

方法	Gaze360 (°)	EVE (°)	备注
单帧基线	11.8	2.72	无时序
多帧基线（绝对历史）	11.2	2.60	时序编码器
EyeTAG（差分历史）	10.8	2.56	显式运动令牌

消融实验（关键发现）

变体	Gaze360 (°)	扫视偏置
无历史（单帧）	11.8	存在
绝对历史（g_t 直接反馈）	11.2	部分残留
差分历史（Δg_t 反馈）	10.8	消除

关键洞察： 差分公式而非时序上下文本身消除了扫视偏置。即使保持编码器和架构不变，仅将绝对历史改为差分历史，就能显著降低系统偏置。

IMS 开发启示

1. 直接应用于 DMS 视线估计

EyeTAG 的因果多帧架构天然适合车载实时场景：

• 因果性保证： 只用历史帧，不存在未来信息泄露
• 运动令牌优势： 差分操作分离了个人偏移和运动模式，对不同驾驶员泛化性更好
• 实时性： 单帧推理延迟 < 10ms，满足 30fps DMS 要求

2. 视线估计精度对 IMS 功能的影响

IMS 功能	所需精度	EyeTAG 是否满足
视线区域分类（路/中控/后视镜）	< 5°	✅ 10.8° 偏差但区域分类容差大
手机使用检测	< 3°	⚠️ 需配合眼部关键点
疲劳 PERCLOS	不需绝对精度	✅ 只需闭眼检测
认知分心（扫视频率）	< 2°	⚠️ EVE 2.56° 接近但不够

3. 部署建议

# 量化部署建议
# EyeTAG 模型参数约 30-50M（取决于编码器）
# INT8 量化后约 8-12MB
# 在 QCS8255 Hexagon NPU 上预估推理速度：
# - INT8: 45-60 FPS
# - FP16: 30-40 FPS

# 关键优化点：
# 1. 面部编码器可用 MobileNetV3 替换 ResNet18
# 2. 眼部编码器保持轻量（已有128通道）
# 3. Transformer 解码器可蒸馏为 2-3 层
# 4. 差分令牌计算零开销（只是减法+投影）

4. 与现有 IMS 架构集成

graph TD
    A[车载摄像头] --> B[人脸检测+关键点]
    B --> C[面部裁剪]
    B --> D[眼部裁剪]
    C --> E[Face Encoder]
    D --> F[Eye Encoder]
    E --> G[EyeTAG Decoder]
    F --> G
    H[历史预测缓冲区] --> G
    G --> I[视线方向 pitch/yaw]
    I --> J{IMS 功能模块}
    J --> K[疲劳检测 PERCLOS]
    J --> L[分心检测 视线偏离]
    J --> M[手机使用检测]
    J --> N[认知分心 扫视频率]

与现有方法的对比

方法	时序建模	运动显式化	因果性	实时性	代码开源
Gazeonce (CVPR’23)	❌ 单帧	❌	N/A	✅	✅
GazeTR (CVPR’22)	❌ 单帧	❌	N/A	✅	✅
EVE (CVPR’24)	✅ 多帧	❌ 隐式	❌ 双向	⚠️	✅
EyeTAG (BMVC’26)	✅ 多帧	✅ 差分令牌	✅ 因果	✅	✅

总结

EyeTAG 的核心贡献不在于更深的网络或更多的数据，而在于一个简洁的数学洞察：差分操作是视线空间中的平移不变变换。这意味着通过将历史预测的差分（而非绝对值）作为反馈，模型自动剥离了个人视线偏移，只保留运动模式。

对 IMS 的核心启示：

1. 视线估计的下一个突破点不在更大模型，而在更好的时序建模
2. 差分令牌思想可迁移到其他 IMS 时序任务（如 PERCLOS 趋势、头部姿态变化）
3. 因果架构是车载部署的硬约束——不能使用未来帧

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论文链接：arXiv:2610.00922 | 代码：GitHub | 会议：BMVC 2026