發(fā)布時(shí)間：2017-07-19 08:06

  本文關(guān)鍵詞：基于視頻圖像的眼動(dòng)系統(tǒng)算法研究與實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 眼動(dòng)系統(tǒng) 人臉定位 灰度投影 瞳孔定位 時(shí)空上下文

【摘要】：眼動(dòng)系統(tǒng)是人機(jī)交互領(lǐng)域中的一項(xiàng)關(guān)鍵性技術(shù),在安保、車輛、助殘、儀器、軍事、醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)等諸多領(lǐng)域中都有很廣泛的應(yīng)用前景。所謂眼動(dòng),就是指瞳孔掃視、凝視、眨眼等基本眼姿勢(shì)的改變。本文研究的就是基于視頻圖像的眼動(dòng)系統(tǒng)中的關(guān)鍵算法。通過分析幾何模型,本文搭建了一個(gè)簡(jiǎn)單的單攝像機(jī)眼動(dòng)視頻采集平臺(tái),器材包括一個(gè)CCD工業(yè)攝像機(jī)和一臺(tái)計(jì)算機(jī)。本文的主要工作如下:1.采用3種眼動(dòng)視頻圖像預(yù)處理的方法,為后續(xù)工作奠定了良好的基礎(chǔ)。通過表格的方式比較了幾種人臉檢測(cè)算法的優(yōu)缺點(diǎn),提出了基于YCb Cr顏色模型的膚色分割人臉定位算法和基于Gabor變換的人眼檢測(cè)方法。2.利用Sobel算子對(duì)視頻流中的人臉圖像進(jìn)行了邊緣檢測(cè),為了突出眉眼區(qū)域中水平邊緣信息,采用改進(jìn)的水平Sobel算子對(duì)視頻流中的人臉圖像進(jìn)行處理。水平投影值相對(duì)較大的行在眉眼區(qū)域附近,并且眉眼間具有一定寬度,利用這兩個(gè)特性將眉眼區(qū)域從人臉定位結(jié)果中分離。對(duì)眉眼區(qū)域利用垂直灰度投影法分割左右眼,其目的是為了跟蹤單眼的眼動(dòng)過程。然后,用水平灰度投影確定人眼條形區(qū)域。利用搜索算法確定跟蹤點(diǎn),即瞳孔精確定位的結(jié)果。仿真實(shí)驗(yàn)選取了眼動(dòng)視頻流中的15幀圖像作為跟蹤眼動(dòng)過程的結(jié)果。3.本文提出了一種基于時(shí)空上下文環(huán)境STC(Spatio-temporal context)眼動(dòng)跟蹤方法,這也是本文的創(chuàng)新點(diǎn)。瞳孔的精確定位結(jié)果作為跟蹤起始初始化的條件,在MATLAB中實(shí)現(xiàn)了水平向左掃視,水平向右掃視,垂直向下掃視,垂直向上掃視以及不規(guī)則眼動(dòng)過程的跟蹤,并繪制了水平向左掃視和水平向右掃視的眼動(dòng)軌跡。通過比對(duì)異常點(diǎn)的個(gè)數(shù)衡量了其準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),這種跟蹤算法可以有效地克服了頭部輕微轉(zhuǎn)動(dòng)和眨眼對(duì)瞳孔跟蹤帶來的影響。處理10個(gè)眼動(dòng)視頻流發(fā)現(xiàn),其平均每幀的處理速度可以達(dá)到0.014秒一幀,處理速度相對(duì)較快,可以滿足實(shí)時(shí)性、魯棒性的要求。
【關(guān)鍵詞】：眼動(dòng)系統(tǒng) 人臉定位 灰度投影 瞳孔定位 時(shí)空上下文
【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4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-22
• 1.1 引言10
• 1.2 幾種典型的生物識(shí)別技術(shù)研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 幾種生物識(shí)別技術(shù)概述10-13
• 1.2.2 課題的目的及意義13-14
• 1.3 課題的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-17
• 1.3.1 課題的國(guó)外研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3.2 課題的國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀16-17
• 1.4 論文的總體架構(gòu)17-19
• 1.5 論文的主要工作及章節(jié)安排19-22
• 第2章 采集平臺(tái)搭建及圖像預(yù)處理22-28
• 2.1 采集平臺(tái)搭建22-24
• 2.2 圖像預(yù)處理24-27
• 2.2.1 圖像灰度化24-25
• 2.2.2 直方圖均衡化25-26
• 2.2.3 均值濾波26-27
• 2.3 本章小結(jié)27-28
• 第3章 人臉定位與人眼檢測(cè)28-38
• 3.1 人臉檢測(cè)基本算法對(duì)比28-30
• 3.2 基于YCBCR顏色空間的膚色分割算法30-33
• 3.2.1 RGB空間與YCb Cr空間30-31
• 3.2.2 膚色分割31-33
• 3.3 基于GABOR變換的人眼檢測(cè)33-36
• 3.3.1 Gabor核函數(shù)34-35
• 3.3.2 基于Gabor變換人眼檢測(cè)仿真結(jié)果35-36
• 3.4 本章小結(jié)36-38
• 第4章 基于視頻圖像的瞳孔定位算法38-46
• 4.1 SOBEL算子邊緣檢測(cè)38-40
• 4.2 分割左右眼及提取人眼條形區(qū)域40-42
• 4.3 快速瞳孔精確定位42-45
• 4.3.1 人眼區(qū)域搜索與標(biāo)注42-43
• 4.3.2 基于視頻序列的仿真結(jié)果43-45
• 4.4 本章小結(jié)45-46
• 第5章 基于時(shí)空上下文魯棒視覺的瞳孔跟蹤46-66
• 5.1 時(shí)空上下文算法綜述46-48
• 5.2 時(shí)空上下文算法跟蹤的基本原理48-52
• 5.2.1 上下文先驗(yàn)概率模型的建立49-50
• 5.2.2 置信圖函數(shù)以及形狀參數(shù)50-51
• 5.2.3 空間上下文模型的建立51-52
• 5.3 時(shí)空上下文算法跟蹤的流程52-54
• 5.4 仿真結(jié)果與分析54-65
• 5.4.1 水平向右眼動(dòng)跟蹤54-56
• 5.4.2 水平向左眼動(dòng)跟蹤56-58
• 5.4.3 垂直向下眼動(dòng)跟蹤58-60
• 5.4.4 垂直向上眼動(dòng)跟蹤60-61
• 5.4.5 不規(guī)則眼動(dòng)跟蹤61-63
• 5.4.6 頭部輕微晃動(dòng)及眨眼跟蹤63-65
• 5.5 本章小結(jié)65-66
• 第6章 全文總結(jié)與展望66-68
• 6.1 本文的主要工作總結(jié)66-67
• 6.2 工作展望67-68
• 參考文獻(xiàn)68-74
• 作者簡(jiǎn)介及科研成果74-76
• 致謝76

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：561844