头戴式视线跟踪算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 头戴式视线跟踪算法研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 眼动特征提取 | 第11-12页 |
| 1.2.2 视线映射模型建立 | 第12-14页 |
| 1.3 头戴式视线跟踪算法的技术难点 | 第14页 |
| 1.4 本文的研究内容和关键技术 | 第14-15页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 头戴式视线跟踪算法概述 | 第16-26页 |
| 2.1 视线跟踪算法整体流程 | 第16-17页 |
| 2.2 眼动特征提取算法概述 | 第17-19页 |
| 2.2.1 瞳孔特征提取算法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 虹膜特征提取算法 | 第18-19页 |
| 2.3 视线映射模型建立概述 | 第19-25页 |
| 2.3.1 二维视线映射模型 | 第20-22页 |
| 2.3.2 三维视线映射模型 | 第22-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 近红外光下眼动特征提取算法研究 | 第26-37页 |
| 3.1 眼动特征提取算法整体流程 | 第26-27页 |
| 3.2 瞳孔特征提取 | 第27-32页 |
| 3.2.1 自动瞳孔阈值分割算法 | 第27-30页 |
| 3.2.2 瞳孔边缘提取 | 第30-31页 |
| 3.2.3 基于RANSAC的瞳孔椭圆拟合 | 第31-32页 |
| 3.3 虹膜特征提取 | 第32-36页 |
| 3.3.1 虹膜图像预处理 | 第33-34页 |
| 3.3.2 虹膜区域分割 | 第34-35页 |
| 3.3.3 虹膜边缘提取与椭圆拟合 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 头戴式视线跟踪三维视线映射模型建立 | 第37-50页 |
| 4.1 本文视线映射模型整体框架 | 第37-38页 |
| 4.2 摄像机参数标定 | 第38-40页 |
| 4.3 眼动特征三维空间建模 | 第40-43页 |
| 4.3.1 瞳孔三维坐标获取 | 第40-42页 |
| 4.3.2 虹膜三维坐标获取 | 第42-43页 |
| 4.4 注视点位置估计 | 第43-48页 |
| 4.4.1 人眼注视区域定位 | 第44-45页 |
| 4.4.2 视线估计角度信息获取 | 第45-47页 |
| 4.4.3 注视点位置计算 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 仿真系统实现与实验结果分析 | 第50-63页 |
| 5.1 仿真系统搭建 | 第50-51页 |
| 5.2 实验结果分析 | 第51-62页 |
| 5.2.1 眼动特征提结果分析 | 第51-56页 |
| 5.2.2 视线映射模型结果分析 | 第56-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附件 | 第72页 |
