可克服头动的视线跟踪算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·视线跟踪算法研究现状 | 第12-16页 |
| ·基于摄像的非接触式视线跟踪算法的技术难点 | 第16-17页 |
| ·本文的研究内容和关键技术 | 第17页 |
| ·课题来源 | 第17页 |
| ·本文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 基于摄像的非接触式视线跟踪算法概述 | 第19-27页 |
| ·整体算法流程 | 第19页 |
| ·眼动特征提取方法 | 第19-22页 |
| ·基于显著局部点的方法 | 第19-20页 |
| ·基于形状的方法 | 第20-21页 |
| ·基于整体外观的方法 | 第21-22页 |
| ·混合方法 | 第22页 |
| ·视线识别算法 | 第22-26页 |
| ·二维视线识别算法 | 第23-25页 |
| ·三维视线识别算法 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 眼动特征提取算法研究 | 第27-38页 |
| ·眼动特征提取算法整体流程 | 第27-29页 |
| ·红外光源条件下眼睛图像特点 | 第27-28页 |
| ·本文红外光源条件下的眼动特征提取算法 | 第28-29页 |
| ·人眼区域定位 | 第29-30页 |
| ·瞳孔区域定位 | 第30-31页 |
| ·瞳孔中心定位 | 第31-34页 |
| ·提取瞳孔轮廓 | 第31-32页 |
| ·提取轮廓凸包 | 第32-34页 |
| ·椭圆拟合瞳孔轮廓 | 第34页 |
| ·角膜反射斑点中心定位 | 第34-37页 |
| ·提取角膜反射斑点轮廓 | 第34-35页 |
| ·椭圆拟合斑点轮廓 | 第35页 |
| ·反射斑点点模式匹配 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 瞳孔角膜反射向量视线识别算法研究 | 第38-48页 |
| ·传统的瞳孔角膜反射向量技术 | 第38-40页 |
| ·原始瞳孔角膜反射向量技术原理 | 第38-39页 |
| ·改进的瞳孔角膜反射向量技术 | 第39-40页 |
| ·本文的瞳孔角膜反射向量 | 第40-44页 |
| ·系统构成 | 第40页 |
| ·系统几何关系图 | 第40-41页 |
| ·瞳孔角膜反射向量求解 | 第41-44页 |
| ·基于多初始映射方程回归的标定方法 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 基于图像变换的视线识别算法研究 | 第48-59页 |
| ·问题的提出及方法概述 | 第48-49页 |
| ·图像变换模型 | 第49-51页 |
| ·基于图像变换的视线识别算法 | 第51-58页 |
| ·图像变换关系 | 第52-54页 |
| ·平移向量标定 | 第54-55页 |
| ·误差分析 | 第55-56页 |
| ·方法改进 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 实验与分析 | 第59-74页 |
| ·实际物理系统搭建 | 第59页 |
| ·仿真系统搭建 | 第59-60页 |
| ·实验结果分析 | 第60-73页 |
| ·眼动特征提取结果分析 | 第60-64页 |
| ·本文瞳孔角膜反射向量视线识别算法分析 | 第64-69页 |
| ·基于图像变换的视线识别算法分析 | 第69-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 结论和展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 附件 | 第82页 |
