视线追踪技术在网页关注点提取中的应用研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题来源和目的 | 第9-10页 |
| 1.2 课题的研究背景 | 第10-13页 |
| 1.2.1 眼动的概念 | 第11页 |
| 1.2.2 视线追踪技术的发展 | 第11页 |
| 1.2.3 视线追踪方法 | 第11-13页 |
| 1.2.4 国内外研究现状 | 第13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.1 技术路线及理论依据 | 第13-14页 |
| 1.3.2 实验基础 | 第14页 |
| 1.3.3 预期研究结果及其意义 | 第14页 |
| 1.4 论文的结构 | 第14-16页 |
| 2 系统设计方案 | 第16-21页 |
| 2.1 系统原理 | 第16-17页 |
| 2.2 系统的硬件结构 | 第17-18页 |
| 2.2.1 系统硬件介绍 | 第17页 |
| 2.2.2 系统硬件结构及功能 | 第17-18页 |
| 2.3 系统的软件结构 | 第18-20页 |
| 2.3.1 软件开发环境 | 第18-19页 |
| 2.3.2 系统软件结构 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 视线参数检测 | 第21-29页 |
| 3.1 人脸及人眼检测 | 第22-24页 |
| 3.1.1 AdaBoost算法 | 第22页 |
| 3.1.2 人脸检测 | 第22-23页 |
| 3.1.3 人眼检测 | 第23-24页 |
| 3.2 普尔钦斑点检测 | 第24-26页 |
| 3.2.1 图像二值化 | 第24-25页 |
| 3.2.2 普尔钦斑轮廓检测 | 第25页 |
| 3.2.3 计算普尔钦斑中心坐标 | 第25-26页 |
| 3.3 瞳孔中心检测 | 第26-28页 |
| 3.3.1 方框滤波 | 第26页 |
| 3.3.2 图像二值化 | 第26-27页 |
| 3.3.3 霍夫变换检测瞳孔 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 4 瞳孔跟踪 | 第29-34页 |
| 4.1 粒子滤波的原理 | 第29-30页 |
| 4.2 粒子滤波跟踪瞳孔的过程 | 第30-31页 |
| 4.2.1 初始化阶段-提取瞳孔特征 | 第30页 |
| 4.2.2 跟踪阶段 | 第30-31页 |
| 4.3 实验结果 | 第31-33页 |
| 4.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 5 视线方向计算 | 第34-39页 |
| 5.1 透视变换原理 | 第34-36页 |
| 5.2 视线方向计算过程 | 第36-38页 |
| 5.3 视线方向计算结果 | 第38页 |
| 5.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 6 网页关注点提取实验 | 第39-45页 |
| 6.1 实验环境 | 第39页 |
| 6.2 实验设计 | 第39-42页 |
| 6.2.1 参与测试的人员 | 第39页 |
| 6.2.2 实验任务 | 第39-42页 |
| 6.3 实验结果及分析 | 第42-44页 |
| 6.3.1 搜索时间影响 | 第42页 |
| 6.3.3 网页关注点影响因素 | 第42-44页 |
| 6.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 7 结论 | 第45-47页 |
| 7.1 工作总结 | 第45-46页 |
| 7.2 课题展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-53页 |
