本文關(guān)鍵詞：眼動(dòng)跟蹤技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 眼動(dòng)跟蹤 瞳孔定位 梯度向量 人眼檢測(cè)

【摘要】：眼睛是人們獲取外界各種視覺信息的第一渠道,研究如何利用人眼的特征來得到我們想獲取到的信息具有重大的意義。目前,與眼動(dòng)跟蹤技術(shù)的相關(guān)研究是計(jì)算機(jī)視覺與人機(jī)交互領(lǐng)域的熱門研究方向。眼動(dòng)跟蹤技術(shù)的應(yīng)用前景非常廣泛,包括軍事航空、生物醫(yī)學(xué)、人機(jī)實(shí)時(shí)交互、機(jī)動(dòng)車疲勞駕駛檢測(cè)等。本文主要研究了人臉檢測(cè),人眼區(qū)域提取,瞳孔中心定位,視線方向估計(jì)等內(nèi)容,其中對(duì)瞳孔中心定位的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行了重點(diǎn)研究,在前人研究的基礎(chǔ)上,我們提出了一種基于圖像梯度的改進(jìn)瞳孔中心定位算法,該方法可以很好的排除眉毛、頭發(fā)等與瞳孔顏色相似的因素的干擾,對(duì)于較低分辨率的圖像在不同的光照條件下定位比較準(zhǔn)確,并且可以滿足實(shí)時(shí)性的要求。對(duì)一幅包含人臉的圖片進(jìn)行人臉檢測(cè)與臉部特征點(diǎn)檢測(cè)。首先總結(jié)了現(xiàn)有的常用的人臉區(qū)域定位與臉部特征點(diǎn)檢測(cè)方法的適合場(chǎng)景以及它們的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn),最后我們選擇使用基于Adaboost人臉檢測(cè)算法來檢測(cè)人臉,使用可變形的模型擬合方法檢測(cè)人臉的特征點(diǎn),該方法速度和魯棒性都比較好,使用該方法我們可以得到面部的66個(gè)特征點(diǎn),其中左右眼睛各包括6個(gè)特征點(diǎn),左右眉毛各包括5個(gè)特征點(diǎn),通過這些特征點(diǎn)我們可以準(zhǔn)確的定位構(gòu)造出眼睛區(qū)域。實(shí)驗(yàn)表明,該方法速度快,滿足實(shí)時(shí)性,可以排除眉毛等干擾區(qū)域,并且對(duì)于小范圍內(nèi)的抬頭低頭和頭部側(cè)偏情形定位仍然準(zhǔn)確,并且利用這些特征點(diǎn)我們還可以進(jìn)行初步的視線方向判斷。利用已經(jīng)得到的眼睛區(qū)域圖像我們進(jìn)行一系列的圖像處理,生成了眼睛圖像的權(quán)值圖像,然后結(jié)合權(quán)值圖提出了基于圖像梯度的改進(jìn)瞳孔定位算法,最終估計(jì)出瞳孔中心的位置。在該瞳孔定位算法中我們使用了眼睛區(qū)域圖像的權(quán)值圖以及眼睛區(qū)域圖像的梯度向量。權(quán)值圖的作用是排除眼角、眼睫毛等顏色較暗區(qū)域?qū)ν锥ㄎ坏挠绊?提高瞳孔定位的準(zhǔn)確度。我們利用眼睛區(qū)域圖像生成權(quán)值圖,對(duì)眼睛區(qū)域圖像進(jìn)行一系列的圖像處理操作,例如二值化、形態(tài)學(xué)操作等,可以得到眼球區(qū)域亮度值很高的權(quán)值圖。在我們改進(jìn)的算法中,結(jié)合該權(quán)值圖和圖像梯度向量,通過計(jì)算小范圍的圖像梯度向量,篩選掉了明顯不會(huì)是瞳孔中心的點(diǎn),然后通過計(jì)算并找到平均值最大的點(diǎn),該點(diǎn)作為瞳孔中心的估計(jì)位置。然后我們進(jìn)行了初步的視線方向判斷。傳統(tǒng)的圖像梯度向量定位方法會(huì)遍歷計(jì)算圖像中所有的點(diǎn),且往往會(huì)誤定位到眉毛和眼角處,實(shí)驗(yàn)表明,該改進(jìn)的算法可以很好的排除掉眉毛、頭發(fā)、眼角等干擾區(qū)域的影響,且定位更加準(zhǔn)確。
【關(guān)鍵詞】：眼動(dòng)跟蹤 瞳孔定位 梯度向量 人眼檢測(cè)
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 引言10-18
• 1.1 研究背景及意義10-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀12-14
• 1.3 眼動(dòng)跟蹤技術(shù)的研究難點(diǎn)14-15
• 1.4 本文的主要工作15
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)15-18
• 第2章 眼動(dòng)跟蹤相關(guān)技術(shù)與理論基礎(chǔ)18-27
• 2.1 人眼結(jié)構(gòu)與視覺原理18-19
• 2.2 眼動(dòng)的的基本特征與概念19-20
• 2.3 眼動(dòng)跟蹤技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用領(lǐng)域20-21
• 2.4 眼動(dòng)跟蹤技術(shù)的各種實(shí)現(xiàn)方法21-26
• 2.4.1 瞳孔定位技術(shù)22-25
• 2.4.2 視線估計(jì)技術(shù)25-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 第3章 人臉檢測(cè)和眼睛區(qū)域提取27-40
• 3.1 人臉檢測(cè)27-31
• 3.1.1 Harr-like特征28
• 3.1.2 級(jí)聯(lián)分類器28-29
• 3.1.3 Adaboost人臉檢測(cè)29-30
• 3.1.4 人臉檢測(cè)實(shí)驗(yàn)30-31
• 3.2 臉部特征點(diǎn)檢測(cè)31-34
• 3.3 眼睛區(qū)域提取34-37
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果37-39
• 3.5 本章小結(jié)39-40
• 第4章 人眼瞳孔定位算法研究與實(shí)現(xiàn)40-55
• 4.1 傳統(tǒng)圖像梯度瞳孔定位算法40-44
• 4.2 改進(jìn)的基于圖像梯度瞳孔定位算法44-47
• 4.3 基于特征點(diǎn)的視線方向判斷47-48
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果48-53
• 4.5 本章小結(jié)53-55
• 第5章 總結(jié)與展望55-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間所取得的科研成果61-62
• 致謝62

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