自然光下视线跟踪算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 自然光下视线跟踪算法研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 自然光下视线跟踪算法的技术难点 | 第12-13页 |
| 1.4 研究内容和关键技术 | 第13页 |
| 1.5 组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 自然光下的视线跟踪算法概述 | 第15-22页 |
| 2.1 系统算法研究概述 | 第15页 |
| 2.2 自然光下眼动特征提信息取算法概述 | 第15-18页 |
| 2.2.1 自然光下虹膜区域定位算法概述 | 第16-17页 |
| 2.2.2 自然光下眼睛角点定位算法概述 | 第17-18页 |
| 2.3 自然光下视线跟踪的注视点映射模型算法概述 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 自然光下眼动特征信息提取算法研究 | 第22-36页 |
| 3.1 本文采用的自然光下眼动特征提取算法 | 第22-23页 |
| 3.1.1 自然光下眼睛图像特点 | 第22页 |
| 3.1.2 本文采用的眼动特征提取算法 | 第22-23页 |
| 3.2 自然光下眼动特征信息提取算法 | 第23-34页 |
| 3.2.1 自然光下眼睛区域定位算法 | 第23-26页 |
| 3.2.2 自然光下虹膜特征参数提取 | 第26-32页 |
| 3.2.3 眼睛内角点定位算法 | 第32-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 自然光下的视线跟踪注视点映射模型研究 | 第36-47页 |
| 4.1 本文视线跟踪研究注视点映射模型概述 | 第36-37页 |
| 4.2 本文的注视点映射模型 | 第37-43页 |
| 4.2.1 动态注视点映射模型的建立 | 第37-41页 |
| 4.2.2 基于显著度检测的多项式映射方程 | 第41-43页 |
| 4.3 头部运动补偿模型 | 第43-45页 |
| 4.3.1 RBF 神经网络原理 | 第43-44页 |
| 4.3.2 头部运动补偿模型 | 第44-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 仿真系统的实现与实验结果分析 | 第47-65页 |
| 5.1 系统仿真环境 | 第47页 |
| 5.2 仿真系统实现 | 第47-48页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第48-63页 |
| 5.3.1 眼动特征提结果分析 | 第48-52页 |
| 5.3.2 注视点映射模型结果分析 | 第52-61页 |
| 5.3.3 头部运动补偿模型 | 第61-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 结束语 | 第65-67页 |
| 文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 附件 | 第73页 |
