| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-44页 |
| 第一节 人眼检测及跟踪的背景、意义及其应用 | 第14-17页 |
| 第二节 人眼结构与眼动 | 第17-20页 |
| ·人眼剖面结构及视觉形成 | 第17-18页 |
| ·人眼表观结构 | 第18-19页 |
| ·眼睛运动 | 第19-20页 |
| 第三节 人眼检测及跟踪研究现状 | 第20-41页 |
| ·人眼检测方法综述 | 第20-35页 |
| ·人眼区域分割 | 第21-28页 |
| ·精确的人眼检测方法 | 第28-35页 |
| ·目前人眼检测研究存在的问题 | 第35-36页 |
| ·人眼跟踪方法概述 | 第36-41页 |
| ·基于Mean-shift的方法 | 第37-38页 |
| ·基于状态空间的方法 | 第38-40页 |
| ·其他方法 | 第40-41页 |
| 第四节 本文研究内容及结构安排 | 第41-44页 |
| 第二章 基于梯度积分投影的人眼检测 | 第44-66页 |
| 第一节 人脸检测 | 第44-51页 |
| ·人脸检测概述 | 第44-46页 |
| ·AdaBoost算法 | 第46-47页 |
| ·Haar-like特征及积分图 | 第47-50页 |
| ·基于AdaBoost的人脸检测 | 第50-51页 |
| 第二节 基于梯度积分投影的人眼区域分割 | 第51-58页 |
| ·尺度不变梯度积分投影算法 | 第51-54页 |
| ·低质量人脸图像中的人眼区域分割 | 第54-56页 |
| ·分割结果与分析 | 第56-58页 |
| 第三节 基于梯度积分投影和最大期望算法的人眼定位 | 第58-65页 |
| ·最大期望算法 | 第58-60页 |
| ·梯度积分投影曲线拟合 | 第60-61页 |
| ·加权质心法及人眼定位 | 第61-62页 |
| ·实验结果与分析 | 第62-65页 |
| 第四节 小结 | 第65-66页 |
| 第三章 基于矩形积分方差算子的虹膜定位 | 第66-80页 |
| 第一节 矩形积分方差算子 | 第66-68页 |
| 第二节 基于投影极值和矩形积分方差算子的虹膜定位 | 第68-78页 |
| ·虹膜垂直边界位置估计 | 第69-70页 |
| ·虹膜精确定位 | 第70-71页 |
| ·虹膜确认 | 第71-72页 |
| ·实验结果与分析 | 第72-78页 |
| ·FERET人脸库中的测试结果 | 第73-75页 |
| ·YaleB人脸库中的测试结果 | 第75-77页 |
| ·与普通人眼定位算法的比较 | 第77-78页 |
| 第三节 基于人眼位置估计与矩形积分方差算子的虹膜定位 | 第78-79页 |
| 第四节 小结 | 第79-80页 |
| 第四章 虹膜跟踪及眼动记录 | 第80-96页 |
| 第一节 虹膜检测 | 第80页 |
| 第二节 眨眼检测 | 第80-82页 |
| 第三节 虹膜跟踪 | 第82-89页 |
| ·基于状态空间理论的虹膜跟踪实验 | 第83-86页 |
| ·基于差分指导的重要性采样方法的虹膜跟踪 | 第86-89页 |
| 第四节 结果与分析 | 第89-93页 |
| 第五节 眼动信号噪声去除 | 第93-95页 |
| ·小波变换 | 第93-94页 |
| ·基于小波变换的眼动信号去噪 | 第94-95页 |
| 第六节 小结 | 第95-96页 |
| 第五章 单摄像机下基于眼动分析的行为识别 | 第96-116页 |
| 第一节 行为识别研究概述 | 第96-97页 |
| 第二节 传统的眼动分析方法 | 第97-100页 |
| ·基本眼动模式检测 | 第97-99页 |
| ·眼动编码 | 第99-100页 |
| 第三节 支持向量机 | 第100-105页 |
| ·统计学习理论概述 | 第100-102页 |
| ·线性可分支持向量机 | 第102-103页 |
| ·线性不可分支持向量机 | 第103-105页 |
| ·支持向量回归机 | 第105页 |
| 第四节 单摄像机下基于眼动分析的行为识别 | 第105-114页 |
| ·系统设计及算法流程 | 第105-107页 |
| ·特征提取及特征选择 | 第107-109页 |
| ·基于SVM的行为识别 | 第109-110页 |
| ·实验结果与分析 | 第110-114页 |
| ·留—交叉验证实验 | 第110-112页 |
| ·k折交叉验证实验 | 第112页 |
| ·单独校准后对环境变化的鲁棒性测试实验 | 第112-114页 |
| 第五节 小结 | 第114-116页 |
| 第六章 低成本眼动记录系统的设计与注视估计 | 第116-132页 |
| 第一节 眼动记录技术概述 | 第116-120页 |
| ·眼动记录方法 | 第116-117页 |
| ·视频图像中眼动特征提取与注视估计算法 | 第117-118页 |
| ·眼动仪开发现状 | 第118-119页 |
| ·眼动研究的挑战及发展前景 | 第119-120页 |
| 第二节 系统原理与硬件设计 | 第120-122页 |
| 第三节 基于分段加权环形Hough变换的虹膜定位 | 第122-127页 |
| ·人眼窗口检测 | 第122-123页 |
| ·改进的Hough变换 | 第123-126页 |
| ·虹膜定位与跟踪算法实现 | 第126-127页 |
| 第四节 视线估计模型 | 第127页 |
| 第五节 视线估计结果与分析 | 第127-130页 |
| 第六节 小结 | 第130-132页 |
| 第七章 总结与展望 | 第132-136页 |
| 参考文献 | 第136-151页 |
| 致谢 | 第151-152页 |
| 个人简历 | 第152页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第152页 |