基于瞳孔角膜反射法的视线追踪技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 视线追踪技术概述 | 第13-17页 |
| 1.2.1 视线追踪主要参数指标 | 第13-14页 |
| 1.2.2 眼动跟踪方法 | 第14-16页 |
| 1.2.3 视线追踪系统分类 | 第16-17页 |
| 1.3 视线追踪技术研究现状 | 第17-19页 |
| 1.4 课题来源 | 第19页 |
| 1.5 课题主要内容及结构安排 | 第19-23页 |
| 1.5.1 主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.5.2 结构安排 | 第20-23页 |
| 第2章 视线追踪系统方案研究 | 第23-38页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 视线追踪技术理论基础 | 第23-26页 |
| 2.2.1 眼睛生理结构及眼球运动生理机制 | 第23-26页 |
| 2.2.2 视觉注意理论 | 第26页 |
| 2.3 基于瞳孔角膜反射法的视线追踪系统架构 | 第26-29页 |
| 2.3.1 系统硬件组成 | 第27-28页 |
| 2.3.2 系统的整体方案 | 第28-29页 |
| 2.4 视线特征参数提取 | 第29-37页 |
| 2.4.1 人脸检测 | 第30-32页 |
| 2.4.2 人眼检测 | 第32-34页 |
| 2.4.3 瞳孔区域定位 | 第34页 |
| 2.4.4 人眼特征参数 | 第34-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 视线估计 | 第38-60页 |
| 3.1 引言 | 第38-39页 |
| 3.2 常见的注视点估计算法 | 第39-41页 |
| 3.2.1 多项式拟合算法 | 第39-40页 |
| 3.2.2 神经网络算法 | 第40页 |
| 3.2.3 三维视线估计算法 | 第40-41页 |
| 3.3 注视点估计算法 | 第41-45页 |
| 3.3.1 算法原理分析 | 第41-43页 |
| 3.3.2 基于角度映射的视线估计算法 | 第43-45页 |
| 3.4 仿真性能与分析 | 第45-58页 |
| 3.4.1 误差计算 | 第45-47页 |
| 3.4.2 追踪精度 | 第47-50页 |
| 3.4.3 头动自由度 | 第50-58页 |
| 3.4.4 算法性能比较 | 第58页 |
| 3.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第4章 误差补偿 | 第60-75页 |
| 4.1 引言 | 第60-61页 |
| 4.2 视线落点误差分析 | 第61-63页 |
| 4.2.1 眼球角膜曲面造成的误差 | 第61-62页 |
| 4.2.2 人眼光轴造成的误差 | 第62-63页 |
| 4.3 视线落点误差补偿 | 第63-69页 |
| 4.3.1 基于弧长的视线落点补偿算法 | 第63-68页 |
| 4.3.2 基于非线性映射的误差补偿 | 第68-69页 |
| 4.4 仿真性能及分析 | 第69-74页 |
| 4.4.1 追踪精度 | 第69-73页 |
| 4.4.2 系统性能分析 | 第73-74页 |
| 4.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 第5章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 5.1 工作总结 | 第75-76页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第82页 |
