基于图像处理技术的视线跟踪算法设计与实现

发布时间：2017-08-04 11:22

  本文关键词：基于图像处理技术的视线跟踪算法设计与实现

  更多相关文章： 人机交互 Harr特征分类 目标跟踪 角点检测 视线估计

【摘要】：视线跟踪技术是结合图像处理和计算机视觉技术的研究课题,视线跟踪是利用摄像头和电脑实现对人眼视线注视目标的实时识别与跟踪。随着计算机技术的飞速发展,采用视线跟踪技术的相关产品也被广泛应用于残疾人生活、产品广告市场影响力分析、视觉娱乐游戏等方面。论文的主要目的：设计一个用户不需要佩戴任何辅助设备的视线跟踪人机交互系统,并实现对人眼屏幕注视点的实时跟踪与互动显示。论文的具体工作：利用opencv计算机视觉库在Visual Studio 2010开发环境中,搭建系统软件平台。采用常见的USB摄像头和一台普通配置的PC机组成系统的硬件平台。控制算法设计分为人脸识别、人眼识别、瞳孔坐标动态跟踪、人眼外眼角坐标检测、视线估计建模、MFC人机互动界面设计等主要部分。首先利用基于Harr特征的分类识别算法检测动态的人脸和人眼,并提取人眼感兴趣区域,然后采用基于模板匹配的目标跟踪方法在人眼感兴趣区域实时跟踪瞳孔的中心坐标,接着使用改进的SUSAN角点检测算法定位人眼的外眼角坐标,并结合人眼的结构特点构建视线估计模型,从而建立人眼特征参数与计算机屏幕视线注视区域的映射关系,最后设计系统的MFC互动界面实现人眼注视区域的动态显示。实验表明,论文设计的视线跟踪系统在自然光条件下,能够比较准确地估计视线在屏幕上的注视区域,且具有硬件要求低、用户无需佩戴辅助设备和操作简单等优点。
【关键词】：人机交互 Harr特征分类 目标跟踪 角点检测 视线估计
【学位授予单位】：内蒙古大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 选题背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.3 论文的研究内容及结构13-14
• 1.3.1 论文研究内容13
• 1.3.2 论文结构安排13-14
• 第二章 人脸和人眼的动态检测与识别14-23
• 2.1 人脸检测方法简介14-15
• 2.2 Haar特征分类识别学习算法15-19
• 2.2.1 积分图像15-16
• 2.2.2 类Haar特征16
• 2.2.3 Adaboost算法16-17
• 2.2.4 强级联分类器17-19
• 2.3 人脸检测19-21
• 2.4 人眼检测21
• 2.5 本章小结21-23
• 第三章 人眼视线特征参数提取23-35
• 3.1 瞳孔检测与跟踪23-29
• 3.1.1 基于Hough变换的瞳孔定位23-25
• 3.1.2 基于模板匹配的瞳孔定位25-29
• 3.2 人眼角点检测29-34
• 3.2.1 SUSAN角点检测29-31
• 3.2.2 改进型SUSAN角点检测算法31-34
• 3.3 本章小结34-35
• 第四章 视线估计35-43
• 4.1 眼睛的结构35-36
• 4.2 眼睛的运动36
• 4.3 眼球模型的建立36-39
• 4.4 视线方向计算模型39-42
• 4.4.1 系统标定39-40
• 4.4.2 视线方向计算模型40-42
• 4.5 本章小结42-43
• 第五章 视线跟踪系统设计与实验结果分析43-48
• 5.1 系统设计整体流程43-44
• 5.2 系统交互界面设计44-45
• 5.3 系统软件设计及实验结果45-47
• 5.3.1 软件的操作步骤45
• 5.3.2 系统实验结果45-46
• 5.3.3 实验结果分析46-47
• 5.4 本章小结47-48
• 第六章 结论与讨论48-50
• 6.1 结论48
• 6.2 讨论48-50
• 参考文献50-53
• 致谢53

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