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基于双目立体视觉的视线跟踪算法研究

中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第9-13页
    1.1 研究背景和意义第9页
    1.2 视线跟踪技术研究现状第9-11页
    1.3 视线跟踪算法难点第11页
    1.4 论文主要工作及章节安排第11-13页
        1.4.1 论文主要工作第11-12页
        1.4.2 章节安排第12-13页
2 视线跟踪总体方案第13-23页
    2.1 需求分析及设计要求第13页
    2.2 算法方案概述第13-16页
        2.2.1 系统平台搭建第13-14页
        2.2.2 双目立体视觉概述第14页
        2.2.3 算法原理第14-15页
        2.2.4 算法总体流程第15-16页
    2.3 关键算法分析第16-21页
        2.3.1 眼动特征信息提取第16-19页
        2.3.2 头部姿态估计第19-20页
        2.3.3 注视点定位第20-21页
    2.4 本章小结第21-23页
3 眼动特征信息提取第23-47页
    3.1 眼动特征信息提取算法流程第23页
    3.2 人脸检测及跟踪第23-29页
        3.2.1 基于Adaboost的人脸检测第24-25页
        3.2.2 基于Meanshift算法的人脸跟踪第25-26页
        3.2.3 人脸检测及跟踪实验分析第26-29页
    3.3 人眼区域定位第29-31页
        3.3.1 人眼粗定位第29页
        3.3.2 基于灰度特征的人眼再定位第29-31页
    3.4 虹膜中心定位第31-39页
        3.4.1 Hough圆检测算法第31-32页
        3.4.2 基于边缘分析的检测算法第32-33页
        3.4.3 基于圆算子及灰度投影的检测算法第33-36页
        3.4.4 算法验证与分析第36-39页
    3.5 内眼角点定位第39-45页
        3.5.1 SUSAN角点检测第39-40页
        3.5.2 Harris角点检测第40-42页
        3.5.3 基于像素筛选的Harris角点检测第42-43页
        3.5.4 几何约束关系滤除非内眼角点第43页
        3.5.5 实验结果与分析第43-45页
    3.6 本章小结第45-47页
4 头部姿态估计第47-69页
    4.1 头部姿态估计流程第47页
    4.2 双目立体视觉测距第47-58页
        4.2.1 摄像机模型第48-50页
        4.2.2 摄像机标定及参数获取第50-54页
        4.2.3 图像立体校正第54-55页
        4.2.4 特征点三维坐标计算第55-58页
    4.3 头部姿态模型及特征参数提取第58-63页
        4.3.1 头部姿态模型第58-59页
        4.3.2 头部特征参数提取第59-63页
    4.4 头部姿态估计第63-64页
        4.4.1 左右偏转角度计算第63-64页
        4.4.2 上下俯仰角度计算第64页
    4.5 实验结果与分析第64-68页
    4.6 本章小结第68-69页
5 注视点定位第69-83页
    5.1 眼睛视线的视觉模型第69-71页
    5.2 注视点映射模型第71-74页
        5.2.1 多项式映射模型选择第71-72页
        5.2.2 映射模型参数求解第72-74页
    5.3 头部姿态补偿第74-76页
        5.3.1 头部姿态对视线的影响第74页
        5.3.2 头部姿态补偿算法第74-76页
    5.4 实验及结果分析第76-80页
        5.4.1 实验步骤第76页
        5.4.2 实验结果及分析第76-80页
    5.5 实际系统搭建及测试第80-82页
    5.6 本章小结第82-83页
6 总结与展望第83-85页
    6.1 课题工作与成果总结第83页
    6.2 尚存在的问题及未来工作的展望第83-85页
致谢第85-87页
参考文献第87-91页
附录第91页
    A. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目第91页
    B. 作者在攻读硕士学位期间参与的竞赛及获奖情况第91页

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