| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 本文研究背景 | 第10页 |
| 1.2 人机交互技术发展历程与趋势 | 第10-14页 |
| 1.2.1 语言命令交互阶段 | 第10-11页 |
| 1.2.2 图形用户界面（GUI）交互阶段 | 第11-12页 |
| 1.2.3 自然和谐的人机交互阶段 | 第12-13页 |
| 1.2.4 人机交互的发展趋势 | 第13-14页 |
| 1.3 视线跟踪技术 | 第14-17页 |
| 1.3.1 视线跟踪技术的国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.2 视线跟踪技术在人机交互中的应用 | 第16-17页 |
| 1.4 本课题研究的目的与意义 | 第17-18页 |
| 1.5 论文的主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第2章 基于视线跟踪的人机交互系统设计 | 第20-30页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 现有的基于视频的视线跟踪装置 | 第20-22页 |
| 2.2.1 低成本的开源视线跟踪装置 | 第20-21页 |
| 2.2.2 商业化的视线跟踪装置 | 第21-22页 |
| 2.3 可穿戴式视线跟踪系统硬件设计 | 第22-28页 |
| 2.3.1 摄像头 | 第23-25页 |
| 2.3.2 可穿戴式载具 | 第25-28页 |
| 2.4 可穿戴式视线跟踪系统软件设计 | 第28-29页 |
| 2.4.1 主体结构 | 第28页 |
| 2.4.2 基于Directshow的视频图像采集 | 第28页 |
| 2.4.3 Directshow系统结构分析 | 第28-29页 |
| 2.4.4 Directshow的视频图像采集流程 | 第29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 人眼检测 | 第30-48页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 数字图像处理技术 | 第30页 |
| 3.3 眼图预处理 | 第30-34页 |
| 3.3.1 灰度直方图 | 第31-32页 |
| 3.3.2 图像平滑 | 第32-34页 |
| 3.4 通过最大类间方差法进行阈值分割 | 第34-35页 |
| 3.5 瞳孔中心定位 | 第35-38页 |
| 3.5.1 Hough变换的原理 | 第35-36页 |
| 3.5.2 基于梯度值和圆特性的改进Hough变换检测圆 | 第36-38页 |
| 3.6 实验验证 | 第38-46页 |
| 3.7 本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 注视点标定 | 第48-56页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 标定目的与意义 | 第48-49页 |
| 4.3 标定算法的设计与实现 | 第49-50页 |
| 4.4 实验验证 | 第50-54页 |
| 4.4.1 实验方法 | 第51-53页 |
| 4.4.2 视线点检测误差 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 基于视线姿态的人机交互的实现 | 第56-64页 |
| 5.1 引言 | 第56页 |
| 5.2 视线姿态 | 第56-58页 |
| 5.2.1 视线姿态算法介绍 | 第56-57页 |
| 5.2.2 视线姿态算法的实现 | 第57-58页 |
| 5.3 实验验证 | 第58-62页 |
| 5.3.1 实验条件与设置 | 第58页 |
| 5.3.2 实验测试设计与实现 | 第58-59页 |
| 5.3.3 实验测试结果 | 第59-62页 |
| 5.4 实验总结 | 第62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第6章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 结论 | 第64页 |
| 6.2 创新点 | 第64-65页 |
| 6.3 展望 | 第65-66页 |
| 附录 | 第66-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第77页 |
