本文關(guān)鍵詞：視線跟蹤系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：視線跟蹤是指通過提取出人的眼部特征來確定人眼的注視方向的一種技術(shù)。視線跟蹤技術(shù)是未來人機(jī)交互中非常重要的技術(shù),能夠應(yīng)用在多種領(lǐng)域,如助老助殘、廣告分析、臨床醫(yī)學(xué)等。近年來視線跟蹤技術(shù)取得了長(zhǎng)足的發(fā)展,但是在具體的實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中還存在一些不足,具體有以下幾點(diǎn):(1)一些視線跟蹤系統(tǒng)的使用條件苛刻,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,給使用者帶來了很大的不便;(2)在精度上無法達(dá)到實(shí)際使用的需求;(3)一些系統(tǒng)反應(yīng)慢,無法達(dá)到實(shí)時(shí)性的效果;(4)多數(shù)視線跟蹤系統(tǒng)需要使用各種輔助設(shè)備,如多個(gè)攝像頭、紅外光源等,系統(tǒng)硬件成本昂貴。為了解決上述問題,本文實(shí)現(xiàn)了一種單個(gè)相機(jī)的無紅外光源的的視線跟蹤系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用了基于閾值技術(shù)和橢圓擬合的虹膜中心定位的方法,這種方法能夠在普通的辦公室光照條件下準(zhǔn)確的定位虹膜中心,并且具有很好的穩(wěn)定性和幀率,增強(qiáng)了系統(tǒng)的性能,降低了對(duì)硬件的要求;使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來映射人眼圖像和注視點(diǎn),并對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、特征向量等進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化,使系統(tǒng)不需要使用紅外光源和多個(gè)攝像頭,降低了系統(tǒng)的硬件要求,減少了硬件成本,提高了系統(tǒng)跟蹤精度,增強(qiáng)了系統(tǒng)的實(shí)用性。本文主要的工作和研究成果有:(1)對(duì)眼睛圖像特征中的瞳孔定位算法進(jìn)行了研究,通過基于閾值技術(shù)和橢圓擬合的方法,準(zhǔn)確的定位出了眼睛虹膜中心,并提出一種基于梯度矢量的方法來定位瞳孔中心,這種方法能夠較準(zhǔn)確的檢測(cè)出人眼圖像的瞳孔中心;(2)對(duì)視線跟蹤算法進(jìn)行了研究,對(duì)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視線跟蹤方法進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化,提高了系統(tǒng)的跟蹤精度;(3)完成了系統(tǒng)硬件平臺(tái)的搭建和系統(tǒng)軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。
【關(guān)鍵詞】：視線跟蹤 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 瞳孔中心定位 眼睛角點(diǎn)檢測(cè)
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 研究背景及意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容10-11
• 1.4 本文章節(jié)安排11-12
• 第二章 主要的視線跟蹤算法原理12-20
• 2.1 視線跟蹤系統(tǒng)的分類12-13
• 2.2 非光學(xué)的視線跟蹤算法13-14
• 2.2.1 電流記錄法13-14
• 2.2.2 電磁感應(yīng)法14
• 2.3 2D視線跟蹤算法14-17
• 2.3.1 瞳孔-角膜反射法14-15
• 2.3.2 普金野象法15-16
• 2.3.3 虹膜-鞏膜邊緣法16-17
• 2.3.4 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法17
• 2.4 3D視線跟蹤算法17-19
• 2.4.1 眼球模型17-18
• 2.4.2 3D視線跟蹤算法介紹18-19
• 2.5 本章小結(jié)19-20
• 第三章 眼睛圖像特征提取算法的研究20-39
• 3.1 普通光照條件下人眼圖像特征介紹20-21
• 3.2 人眼虹膜中心定位算法21-28
• 3.2.1 基于閾值技術(shù)和橢圓擬合的虹膜中心定位算法21-26
• 3.2.2 基于梯度向量的虹膜中心定位算法26-28
• 3.3 眼睛角點(diǎn)檢測(cè)28-35
• 3.3.1 Harris角點(diǎn)檢測(cè)29-31
• 3.3.2 Shi-Tomasi角點(diǎn)檢測(cè)31-32
• 3.3.3 FAST角點(diǎn)檢測(cè)32-33
• 3.3.4 SUSAN角點(diǎn)檢測(cè)33-35
• 3.4 眨眼檢測(cè)35-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 第四章 視線跟蹤算法的研究與改進(jìn)39-49
• 4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹39-40
• 4.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和基本特征40
• 4.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)40
• 4.2 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視線跟蹤系統(tǒng)40-44
• 4.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入特征向量41-42
• 4.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)42-43
• 4.2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本獲取及訓(xùn)練過程43-44
• 4.3 改進(jìn)的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視線跟蹤系統(tǒng)44-48
• 4.3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入特征向量的改進(jìn)45-46
• 4.3.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)的改進(jìn)46-48
• 4.4 本文視線跟蹤系統(tǒng)的特點(diǎn)48
• 4.5 本章小結(jié)48-49
• 第五章 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)及實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析49-64
• 5.1 系統(tǒng)硬件和軟件平臺(tái)49-51
• 5.1.1 系統(tǒng)硬件平臺(tái)49-50
• 5.1.2 系統(tǒng)軟件平臺(tái)50-51
• 5.2 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)51-54
• 5.2.1 眼睛參數(shù)提取模塊53
• 5.2.2 樣本獲取模塊53
• 5.2.3 視線跟蹤模塊53-54
• 5.3 結(jié)果分析54-63
• 5.3.1 虹膜中心定位結(jié)果分析54
• 5.3.2 眼睛角點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果分析54-55
• 5.3.3 眨眼檢測(cè)結(jié)果分析55-56
• 5.3.4 視線跟蹤結(jié)果分析56-63
• 5.4 本章小結(jié)63-64
• 第六章 總結(jié)與展望64-66
• 6.1 總結(jié)64-65
• 6.2 展望65-66
• 參考文獻(xiàn)66-68
• 附錄1攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文68-69
• 致謝69

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 劉瑞安;靳世久;李文清;宋維;吳曉榮;;瞳孔亞像素邊緣檢測(cè)與中心定位[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2007年05期

2 遲健男;張闖;胡濤;顏艷桃;劉洋;;視線追蹤系統(tǒng)眼部特征檢測(cè)及視線方向計(jì)算方法研究[J];控制與決策;2009年09期

  本文關(guān)鍵詞：視線跟蹤系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：326406