虚拟视频眼动分析设计
摘要 | 第2-3页 |
abstract | 第3页 |
1 绪论 | 第6-14页 |
1.1 眼动分析研究的背景和意义 | 第6页 |
1.2 视线追踪技术概述 | 第6-9页 |
1.2.1 视线跟踪的基本原理 | 第7页 |
1.2.2 视线追踪技术的基本参数 | 第7-8页 |
1.2.3 视线追踪技术测量方法 | 第8-9页 |
1.3 眼动仪的类型及系统构成 | 第9页 |
1.4 主要应用领域 | 第9-10页 |
1.5 国内外发展情况 | 第10-12页 |
1.5.1 国外发展情况 | 第10-11页 |
1.5.2 国内发展情况 | 第11-12页 |
1.6 研究内容 | 第12-13页 |
1.7 论文结构 | 第13-14页 |
2 眼动分析系统设计 | 第14-19页 |
2.1 系统总体设计 | 第14页 |
2.2 硬件系统 | 第14-17页 |
2.2.1 图像采集模块 | 第14-15页 |
2.2.2 头部跟踪模块 | 第15-17页 |
2.2.3 主机开发平台配置 | 第17页 |
2.3 软件系统 | 第17-18页 |
2.3.1 头部运动数据采集 | 第17页 |
2.3.2 视线跟踪数据采集 | 第17-18页 |
2.3.3 头部运动视线追踪数据融合 | 第18页 |
2.3.4 图形虚拟现实界面 | 第18页 |
2.4 本章小结 | 第18-19页 |
3 面部识别与特征分析 | 第19-27页 |
3.1 Adaboost-Haar人脸识别 | 第19-23页 |
3.1.1 积分图像与Haar特征 | 第19-20页 |
3.1.2 分类器与Adaboost | 第20-23页 |
3.2 ASM面部特征匹配 | 第23-25页 |
3.2.1 ASM训练 | 第23-24页 |
3.2.2 ASM搜索与跟踪 | 第24-25页 |
3.3 近距离补偿 | 第25页 |
3.4 本章小结 | 第25-27页 |
4 眼动视线跟踪与注视点提取 | 第27-35页 |
4.1 眼部图像获取与阈值处理 | 第27-28页 |
4.2 瞳孔中心与普尔钦斑识别 | 第28-30页 |
4.2.1 霍夫法瞳孔中心定位 | 第28-29页 |
4.2.2 Blob普尔钦斑识别 | 第29-30页 |
4.3 基于透视法的视线估计 | 第30-33页 |
4.3.1 四光源普尔钦斑成像原理 | 第31页 |
4.3.2 四光源普尔钦斑视线估计 | 第31-33页 |
4.4 本章小结 | 第33-35页 |
5 头部运动跟踪 | 第35-47页 |
5.1 基于捷联惯性技术的姿态仪头部运动跟踪 | 第35-39页 |
5.1.1 捷联惯性导航与姿态仪 | 第35-36页 |
5.1.2 空间定位法 | 第36-37页 |
5.1.3 姿态跟踪方法 | 第37-38页 |
5.1.4 系统校准与误差控制 | 第38-39页 |
5.2 基于头戴标记点的头部运动跟踪系统 | 第39-44页 |
5.2.1 摄像机的标定 | 第39-41页 |
5.2.2 POSIT姿态解算 | 第41-44页 |
5.2.3 速度加速度解算 | 第44页 |
5.3 传感器与摄像机观测法的数据融合 | 第44-46页 |
5.3.1 两种测量方法特点 | 第44页 |
5.3.2 两种测量法的数据融合 | 第44-46页 |
5.4 本章小结 | 第46-47页 |
6 总结和展望 | 第47-50页 |
6.1 工作总结 | 第47页 |
6.2 课题展望 | 第47-50页 |
参考文献 | 第50-53页 |
致谢 | 第53-55页 |