基于眼角精确定位的视线估计
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 视线估计的研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 视线估计内容 | 第10-13页 |
| 1.2.1 眼球结构 | 第11-12页 |
| 1.2.2 眼球的运动形式 | 第12-13页 |
| 1.2.3 视线估计问题描述 | 第13页 |
| 1.3 视线估计国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 视线估计方法综述 | 第14-20页 |
| 1.4.1 基于表观特征的方法 | 第15-16页 |
| 1.4.2 基于模型特征的方法 | 第16-20页 |
| 1.5 本文主要工作及内容安排 | 第20-22页 |
| 第2章 视线估计系统设计 | 第22-30页 |
| 2.1 系统总体介绍 | 第22-24页 |
| 2.1.1 系统硬件组成 | 第22-23页 |
| 2.1.2 系统整体框架 | 第23-24页 |
| 2.2 Adaboost人脸及人眼检测 | 第24-30页 |
| 2.2.1 类Haar特征与积分图 | 第24-26页 |
| 2.2.2 Adaboost算法介绍 | 第26-28页 |
| 2.2.3 级联分类器 | 第28-29页 |
| 2.2.4 人脸及人眼检测 | 第29-30页 |
| 第3章 眼部特征检测 | 第30-42页 |
| 3.1 瞳孔椭圆参数检测 | 第30-32页 |
| 3.1.1 瞳孔区域提取 | 第30页 |
| 3.1.2 瞳孔边缘检测及椭圆拟合 | 第30-32页 |
| 3.2 普尔钦斑点定位 | 第32-34页 |
| 3.3 眼角定位 | 第34-42页 |
| 3.3.1 基于USM锐化的眼角初步定位 | 第34-36页 |
| 3.3.2 Gabor小波变换 | 第36-39页 |
| 3.3.3 基于Gabor小波变换的眼角定位 | 第39页 |
| 3.3.4 Gabor眼角滤波器的构造及具体流程 | 第39-42页 |
| 第4章 视线估计方法研究 | 第42-60页 |
| 4.1 头部静止时注视点估计 | 第42-46页 |
| 4.1.1 视线映射函数拟合原理 | 第42-43页 |
| 4.1.2 映射函数的选择 | 第43-44页 |
| 4.1.3 映射函数的标定及误差分析 | 第44-46页 |
| 4.2 人机距离变化误差补偿 | 第46-47页 |
| 4.3 头部自由运动时注视点估计 | 第47-55页 |
| 4.3.1 眼部特征向量构造 | 第48-49页 |
| 4.3.2 支持向量回归简介 | 第49-53页 |
| 4.3.3 基于支持向量回归的误差补偿 | 第53-55页 |
| 4.4 系统实现 | 第55-60页 |
| 4.4.1 总体流程 | 第55-56页 |
| 4.4.2 数据采集 | 第56页 |
| 4.4.3 实验结果及分析 | 第56-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-63页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第60-61页 |
| 5.2 今后展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
