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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

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