基于单目视觉的视线跟踪技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 视线跟踪技术 | 第10-15页 |
| 1.2.1 视线跟踪方法 | 第10-13页 |
| 1.2.2 视线跟踪技术的应用 | 第13-14页 |
| 1.2.3 视线跟踪技术的硬件实现 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外发展现状 | 第15-19页 |
| 1.3.1 国外发展状况 | 第15-17页 |
| 1.3.2 国内发展状况 | 第17-19页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第19-21页 |
| 第二章 视线跟踪原理与系统构建 | 第21-26页 |
| 2.1 人眼结构及眼动方式 | 第21-23页 |
| 2.1.1 人眼结构 | 第21-22页 |
| 2.1.2 眼动方式 | 第22-23页 |
| 2.2 视线跟踪原理 | 第23页 |
| 2.3 视线跟踪系统构建 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 瞳孔与普尔钦斑点中心提取 | 第26-45页 |
| 3.1 图像预处理 | 第26-28页 |
| 3.1.1 图像平滑 | 第26-27页 |
| 3.1.2 提取处理区域 | 第27-28页 |
| 3.2 灰度图阈值分割 | 第28-30页 |
| 3.3 边缘检测 | 第30-33页 |
| 3.3.1 传统的边缘检测 | 第30-32页 |
| 3.3.2 Canny算子边缘检测 | 第32-33页 |
| 3.4 瞳孔中心定位算法 | 第33-38页 |
| 3.4.1 椭圆拟合方法 | 第33-36页 |
| 3.4.2 基于改进最小二乘法的瞳孔中心定位算法 | 第36-38页 |
| 3.5 普尔钦斑点中心提取 | 第38-41页 |
| 3.5.1 二值化图像 | 第38-39页 |
| 3.5.2 普尔钦光斑中心计算 | 第39-41页 |
| 3.6 图像处理算法的实现 | 第41-44页 |
| 3.6.1 图像处理、计算机视觉与OpenCv | 第41-42页 |
| 3.6.2 OpenCv基本架构分析 | 第42-43页 |
| 3.6.3 OpenCv函数实例 | 第43-44页 |
| 3.7 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 注视点标定 | 第45-51页 |
| 4.1 标定流程 | 第45页 |
| 4.2 标定原理及方法 | 第45-48页 |
| 4.2.1 标定分类及原理 | 第45-46页 |
| 4.2.2 标定函数和点数的选择 | 第46-48页 |
| 4.3 基于最小二乘拟合的标定算法 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 实验及结果分析 | 第51-56页 |
| 5.1 实验系统 | 第51页 |
| 5.2 实验步骤与结果 | 第51-55页 |
| 5.2.1 标定实验 | 第51-53页 |
| 5.2.2 注视点估计实验 | 第53-55页 |
| 5.3 实验结果分析及结论 | 第55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 总结与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录 | 第61-68页 |
| 攻读学位期间发表的论文与研究成果清单 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
