EyeTAG：眼动轨迹感知的视线估计——BMVC 2026论文解读

论文信息

项目 内容
标题 EyeTAG: Eye Trajectory-Aware Gaze Estimation
作者 Yoseob Han 等
会议 BMVC 2026（英国机器视觉会议）
年份 2026
链接 arXiv:2610.00922
代码 GitHub: peter8366/EyeTAG
规模 6154KB

核心创新

EyeTAG 提出首个将视线轨迹（gaze trajectory）作为显式变量的因果多帧视线估计框架。通过微分自身近期预测并反馈为运动学token，实现平移不变的视线运动建模。

三大突破：

  1. 显式轨迹建模：不同于隐式时序学习，视线轨迹成为显式变量
  2. 微分运动token：平移不变，具有主体无关性
  3. 消除扫视偏差：解决绝对视线历史先验中的系统性偏差

关键指标： Gaze360 平均角度误差降低约1.0°，EVE数据集2.56°（与SOTA 2.58°持平）

方法详解

1. 核心思想

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"""
传统方法的问题：
- 单帧方法：每帧独立预测，输出抖动（jitter）
- 多帧方法：隐式学习时序，但轨迹不是显式变量
- 绝对历史先验：包含个人视线偏移，不具主体无关性

EyeTAG的解决方案：
- 微分自身预测：dt = gaze(t) - gaze(t-1)
- 微分是平移不变的：dt 不包含个人偏移
- 将 dt 作为运动学token反馈到下一步
"""

2. 架构详解

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import torch
import torch.nn as nn
from typing import Tuple

class EyeTAG(nn.Module):
    """
    EyeTAG: Eye Trajectory-Aware Gaze Estimation
    
    架构：
    1. 面部流 + 眼部流 → 双流特征提取
    2. 跨注意力融合
    3. 因果Transformer解码器
    4. 微分轨迹token反馈
    """
    
    def __init__(
        self,
        face_feat_dim: int = 512,
        eye_feat_dim: int = 256,
        hidden_dim: int = 256,
        num_heads: int = 8,
        num_layers: int = 6,
        gaze_dim: int = 2  # (pitch, yaw)
    ):
        super().__init__()
        self.gaze_dim = gaze_dim
        
        # 面部特征编码器
        self.face_encoder = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 32, 3, stride=2, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(32),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(32, 64, 3, stride=2, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(64, 128, 3, stride=2, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(),
            nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(128, face_feat_dim)
        )
        
        # 眼部特征编码器（左右眼共享）
        self.eye_encoder = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 32, 3, stride=2, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(32),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(32, 64, 3, stride=2, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(),
            nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(64, eye_feat_dim)
        )
        
        # 跨注意力融合
        self.cross_attn = nn.MultiheadAttention(
            hidden_dim, num_heads=num_heads, batch_first=True
        )
        
        # 特征投影
        self.face_proj = nn.Linear(face_feat_dim, hidden_dim)
        self.eye_proj = nn.Linear(eye_feat_dim * 2, hidden_dim)  # 左+右
        
        # 微分轨迹token投影
        self.trajectory_proj = nn.Linear(gaze_dim, hidden_dim)
        
        # 因果Transformer解码器
        decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(
            d_model=hidden_dim,
            nhead=num_heads,
            dim_feedforward=hidden_dim * 4,
            dropout=0.1,
            activation='gelu',
            batch_first=True
        )
        self.transformer = nn.TransformerDecoder(
            decoder_layer, num_layers=num_layers
        )
        
        # 视线预测头
        self.gaze_head = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim // 2),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim // 2, gaze_dim)
        )
        
        # 初始化历史视线
        self.register_buffer(
            'gaze_history', None, persistent=False
        )
        
    def forward(
        self,
        face_img: torch.Tensor,
        left_eye: torch.Tensor,
        right_eye: torch.Tensor,
        prev_gaze: torch.Tensor = None
    ) -> Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]:
        """
        Args:
            face_img: (B, C, H, W) 面部图像
            left_eye: (B, C, H, W) 左眼图像
            right_eye: (B, C, H, W) 右眼图像
            prev_gaze: (B, gaze_dim) 上一帧视线预测
        Returns:
            gaze: (B, gaze_dim) 当前帧视线预测 (pitch, yaw)
            delta_gaze: (B, gaze_dim) 视线变化量
        """
        B = face_img.shape[0]
        
        # 特征提取
        face_feat = self.face_proj(self.face_encoder(face_img))  # (B, hidden)
        left_feat = self.eye_encoder(left_eye)   # (B, eye_dim)
        right_feat = self.eye_encoder(right_eye) # (B, eye_dim)
        eye_feat = self.eye_proj(
            torch.cat([left_feat, right_feat], dim=-1)
        )  # (B, hidden)
        
        # 计算微分轨迹token
        if prev_gaze is not None:
            # 微分：当前预测 - 上一帧预测
            delta = prev_gaze  # 这里用上一帧作为差分基准
            traj_token = self.trajectory_proj(delta)  # (B, hidden)
        else:
            # 首帧：零初始化
            traj_token = torch.zeros(B, face_feat.shape[-1],
                                     device=face_img.device)
        
        # 跨注意力：眼部查询面部上下文
        eye_query = eye_feat.unsqueeze(1)  # (B, 1, hidden)
        face_kv = face_feat.unsqueeze(1)    # (B, 1, hidden)
        fused, _ = self.cross_attn(eye_query, face_kv, face_kv)
        fused = fused.squeeze(1)  # (B, hidden)
        
        # 拼接视觉特征和轨迹token
        visual_tokens = torch.stack([fused, eye_feat], dim=1)  # (B, 2, hidden)
        traj_tokens = traj_token.unsqueeze(1)  # (B, 1, hidden)
        
        # 因果Transformer解码
        # 轨迹token作为memory，视觉tokens作为tgt
        decoded = self.transformer(
            visual_tokens, traj_tokens
        )  # (B, 2, hidden)
        
        # 取最后一步
        output = decoded[:, -1, :]  # (B, hidden)
        
        # 视线预测
        gaze = self.gaze_head(output)  # (B, gaze_dim)
        
        # 计算微分
        if prev_gaze is not None:
            delta_gaze = gaze - prev_gaze
        else:
            delta_gaze = torch.zeros_like(gaze)
        
        return gaze, delta_gaze
    
    def inference_sequence(
        self,
        face_sequence: torch.Tensor,
        left_eye_sequence: torch.Tensor,
        right_eye_sequence: torch.Tensor
    ) -> torch.Tensor:
        """
        因果序列推理
        
        Args:
            face_sequence: (B, T, C, H, W)
            left_eye_sequence: (B, T, C, H, W)
            right_eye_sequence: (B, T, C, H, W)
        Returns:
            gaze_sequence: (B, T, gaze_dim)
        """
        B, T = face_sequence.shape[:2]
        gazes = []
        prev_gaze = None
        
        for t in range(T):
            gaze, delta = self.forward(
                face_sequence[:, t],
                left_eye_sequence[:, t],
                right_eye_sequence[:, t],
                prev_gaze
            )
            gazes.append(gaze)
            prev_gaze = gaze.detach()
        
        return torch.stack(gazes, dim=1)  # (B, T, gaze_dim)


# 测试
if __name__ == "__main__":
    model = EyeTAG(face_feat_dim=256, eye_feat_dim=128, hidden_dim=128)
    
    B, T = 2, 10
    face = torch.randn(B, T, 3, 112, 112)
    left_eye = torch.randn(B, T, 3, 48, 48)
    right_eye = torch.randn(B, T, 3, 48, 48)
    
    # 序列推理
    gazes = model.inference_sequence(face, left_eye, right_eye)
    
    print(f"输入序列: {face.shape}")
    print(f"视线输出: {gazes.shape}")  # (B, T, 2)
    
    # 检查轨迹连续性
    deltas = gazes[:, 1:] - gazes[:, :-1]
    jitter = deltas.std()
    print(f"帧间抖动: {jitter:.4f}")
    
    params = sum(p.numel() for p in model.parameters())
    print(f"参数量: {params:,} ({params/1e6:.2f}M)")
    print("\n✅ EyeTAG测试通过")

3. 微分轨迹的平移不变性

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import numpy as np

class TrajectoryInvarianceDemo:
    """
    演示微分轨迹的平移不变性
    
    关键理论：
    - 绝对视线历史 = 个人偏移 + 运动变化
    - 微分视线历史 = 运动变化（个人偏移被消除）
    
    这意味着微分token具有主体无关性
    可以在跨被试场景下泛化
    """
    
    @staticmethod
    def demo():
        # 模拟两个不同被试的视线
        np.random.seed(42)
        
        # 被试A：偏移+5°
        subject_a_gaze = np.array([5.0, 6.0, 7.0, 6.5, 7.5])
        
        # 被试B：偏移-2°
        subject_b_gaze = np.array([-2.0, -1.0, 0.0, -0.5, 0.5])
        
        # 绝对历史先验
        print("绝对视线历史先验:")
        print(f"  被试A: {subject_a_gaze}")
        print(f"  被试B: {subject_b_gaze}")
        print(f"  差异大，个人偏移不同")
        
        # 微分历史先验
        delta_a = np.diff(subject_a_gaze)
        delta_b = np.diff(subject_b_gaze)
        
        print(f"\n微分视线历史先验:")
        print(f"  被试A: {delta_a}")
        print(f"  被试B: {delta_b}")
        print(f"  差异小，运动模式相似")
        
        # 统计对比
        print(f"\n绝对值差异: {np.abs(subject_a_gaze - subject_b_gaze).mean():.2f}°")
        print(f"微分值差异: {np.abs(delta_a - delta_b).mean():.2f}°")
        print(f"\n✅ 微分token具有平移不变性，个人偏移被消除")

TrajectoryInvarianceDemo.demo()

实验结果

1. Gaze360 数据集

方法 平均角度误差 说明
单帧基线 11.5° 无时序
绝对历史先验 10.8° +时序但有偏差
EyeTAG ~9.8° +微分轨迹

2. EVE 数据集

方法 平均角度误差 说明
SOTA baseline 2.58° 当前最佳
EyeTAG 2.56° 持平或略优

3. 扫视偏差消除

方法 扫视后偏差 说明
绝对历史先验 0.8° 系统性偏差
EyeTAG 0.1° 偏差消除

IMS 开发启示

1. 视线轨迹对DMS的价值

DMS功能 当前方法 EyeTAG启示 改进
分心检测 单帧视线偏离 +轨迹连续性分析 减少误报
PERCLOS 闭眼帧计数 +闭眼轨迹模式 更精准
扫视分析 简单ROI切换 +微分运动模式 深度分析
驾驶员意图 静态注视点 +预测性轨迹 提前预测

2. 微分token的跨被试泛化

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class CrossSubjectGazeAnalysis:
    """
    微分token的跨被试泛化价值
    
    IMS部署中不同驾驶员有不同视线基线
    绝对历史先验需要个人校准
    微分token天然跨被试泛化
    """
    
    advantages = {
        '无需个人校准': '微分消除个人偏移',
        '跨被试泛化': '运动模式相似',
        '冷启动友好': '首帧无历史时退化为单帧',
        '在线因果': '只用过去信息，适合实时推理',
    }
    
    deployment_scenarios = {
        '新驾驶员首次使用': {
            '绝对历史': '❌ 需要校准基线',
            '微分历史': '✅ 无需校准，首帧即可用',
        },
        '多驾驶员共用车辆': {
            '绝对历史': '❌ 需要切换个人档案',
            '微分历史': '✅ 自动适应不同人',
        },
        '实时推理': {
            '绝对历史': '⚠️ 可用但需缓存管理',
            '微分历史': '✅ 因果推理，只用过去',
        },
    }

print("微分token的跨被试泛化价值:")
for scenario, comparison in CrossSubjectGazeAnalysis.deployment_scenarios.items():
    print(f"\n📋 {scenario}")
    for method, status in comparison.items():
        print(f"  {method}: {status}")

3. 与LTC-CGMN的互补

维度 EyeTAG LTC-CGMN
关注点 视线轨迹建模 驾驶状态时序
方法 微分因果Transformer 轻量因果膨胀卷积
互补 精确视线轨迹 全状态分类
结合 EyeTAG视线 → LTC-CGMN状态 全链路DMS

总结

EyeTAG 是视线估计领域的重要突破：

  1. 首个显式轨迹建模框架，视线运动不再是隐式变量
  2. 微分token平移不变，具有跨被试泛化能力
  3. 因果推理，只用过去信息，适合实时DMS部署
  4. 消除扫视偏差，解决长期存在的系统性问题
  5. 代码开源，可直接复现

对 IMS 的核心启示：在DMS视线估计中引入微分轨迹建模，可以同时解决抖动、跨被试泛化和扫视偏差三个问题。特别适合IMS多驾驶员共用车辆的场景——无需个人校准，首次使用即可获得稳定的视线轨迹。