基于光流法的瞳孔中心跟踪算法
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·眼球剖析 | 第9-11页 |
| ·BPPV | 第11-14页 |
| ·BPPV临床表现 | 第12页 |
| ·BPPV诊断 | 第12-13页 |
| ·视频眼震图 | 第13-14页 |
| ·本文主要工作 | 第14-15页 |
| ·本文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 眼动跟踪技术 | 第16-23页 |
| ·Daugman的圆形检测算子 | 第16-17页 |
| ·Hough变换圆检测方法 | 第17-20页 |
| ·Snake方法 | 第20-21页 |
| ·优缺点分析 | 第21-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第三章 瞳孔中心跟踪算法实现 | 第23-38页 |
| ·瞳孔图像反光点处理 | 第23-27页 |
| ·二值消除法 | 第24-25页 |
| ·有向微积分算子检测法 | 第25-26页 |
| ·环形填充法 | 第26-27页 |
| ·瞳孔感兴趣区域提取 | 第27-30页 |
| ·AdaBoos训练算法 | 第28-30页 |
| ·HAAR特征分类器 | 第30页 |
| ·利用金字塔光流法进行瞳孔跟踪 | 第30-33页 |
| ·光流估计 | 第31-32页 |
| ·Lucas-Kanade光流法 | 第32页 |
| ·金字塔L-K方法 | 第32-33页 |
| ·瞳孔轮廓噪点修正 | 第33-36页 |
| ·瞳孔建模 | 第33-34页 |
| ·矩阵运算推导球面三角基本公式基本原理 | 第34-35页 |
| ·瞳孔特征点噪点修正 | 第35-36页 |
| ·瞳孔拟合 | 第36-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第四章 实验及结果分析 | 第38-46页 |
| ·计算机视觉 | 第38-39页 |
| ·OpenCV概述 | 第38-39页 |
| ·OpenCV结构 | 第39页 |
| ·开发语言 | 第39-40页 |
| ·算法总体流程 | 第40-41页 |
| ·实验结果讨论 | 第41-45页 |
| ·HAAR特征分类器检测结果分析 | 第41-43页 |
| ·瞳孔中心跟踪效果 | 第43-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第五章 结论 | 第46-48页 |
| ·论文总结 | 第46页 |
| ·研究展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 在学期间的研究成果 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
