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虛擬視頻眼動分析設(shè)計

發(fā)布時間:2018-01-19 09:14

  本文關(guān)鍵詞: 視線追蹤 眼動分析 頭部運動 數(shù)據(jù)融合 出處:《西安工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文 論文類型:學(xué)位論文


【摘要】:視線追蹤技術(shù)在人機界面交互、助殘、疲勞駕駛檢驗、航空醫(yī)學(xué)研究等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景。頭部運動是人視線注視過程中的重要的伴隨行為,對于人類視覺注意有著重要的意義。本文針對眼動分析技術(shù)的研究,在面部識別和特征分析的基礎(chǔ)上,首先改進視線追蹤方法和頭部運動跟蹤法:對于視線跟蹤,本文采用非穿戴式寬視野紅外相機獲取人面部圖像,通過Adaboost算法實現(xiàn)面部識別,然后采用ASM算法對獲取的面部圖像進行實時特征跟蹤,并截取眼球區(qū)域圖像,然后通過霍夫變換算法和圖像閾值處理獲取并跟蹤眼球區(qū)域圖像中普爾欽斑和瞳孔中心,最后采用改進的四光源透視法,建立四光源普爾欽斑與瞳孔關(guān)系模型,通過多項式估計獲得視線注視點。對于頭部運動跟蹤,本文同時采用基于慣性傳感器和基于POSIT攝像機觀測法的頭部姿態(tài)空間運動的跟蹤。首先本文通過四階龍格庫塔法、畢卡逼近和加速度插值積分,實現(xiàn)慣性傳感器的姿態(tài)運動跟蹤。然后通過POSIT迭代算法對圖像進行解算獲得頭部運動信息。最后結(jié)合兩種方法的特點,通過數(shù)據(jù)融合,取長補短,有效提高頭部運動跟蹤測量效率。最后,本文結(jié)合軟件體系結(jié)構(gòu),實現(xiàn)了頭部運動與視線追蹤數(shù)據(jù)融合測量系統(tǒng)。系統(tǒng)由多個軟件構(gòu)件構(gòu)成,輸入數(shù)據(jù)通過連接件傳入構(gòu)件,輸出所需要的數(shù)據(jù),構(gòu)成一套具備完整功能的軟件。
[Abstract]:Eye tracking technology has a wide application prospect in human-machine interface interaction, disability, fatigue driving test, aeronautical medical research and other fields. Head movement is an important accompanying behavior in the process of human gaze. It is of great significance to human visual attention. This paper focuses on the research of eye movement analysis based on facial recognition and feature analysis. First of all, improve the method of line of sight tracking and head motion tracking: for line of sight tracking, this paper uses a non-wearable wide-field infrared camera to obtain human face images, and realizes face recognition through Adaboost algorithm. Then the ASM algorithm is used to track the real time features of the acquired facial image and to capture the eyeball region image. Then through the Hough transform algorithm and image threshold processing to obtain and track the Purchin spot and pupil center in the eye region image. Finally, the improved four light source perspective method is used to establish the relationship model between the four light source Purchin spot and the pupil. The point of view fixation is obtained by polynomial estimation. At the same time, this paper uses the inertial sensor and POSIT camera observation method to track the head attitude space motion. Firstly, the fourth order Runge-Kutta method, Bika approximation and acceleration interpolation integral are used in this paper. The attitude tracking of the inertial sensor is realized. Then the head motion information is obtained by the POSIT iterative algorithm. Finally, combining the characteristics of the two methods, through the data fusion, learn from each other. Finally, this paper combines the software architecture to realize the head motion and line of sight tracking data fusion measurement system. The system is composed of several software components. The input data is transmitted to the component through the connector, and the required data is outputted to form a set of software with complete function.
【學(xué)位授予單位】:西安工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號】:TP391.41

【相似文獻】

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7 齊s,

本文編號:1443519


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