基于图像处理技术的视线跟踪算法设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 论文的研究内容及结构 | 第13-14页 |
| 1.3.1 论文研究内容 | 第13页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 人脸和人眼的动态检测与识别 | 第14-23页 |
| 2.1 人脸检测方法简介 | 第14-15页 |
| 2.2 Haar特征分类识别学习算法 | 第15-19页 |
| 2.2.1 积分图像 | 第15-16页 |
| 2.2.2 类Haar特征 | 第16页 |
| 2.2.3 Adaboost算法 | 第16-17页 |
| 2.2.4 强级联分类器 | 第17-19页 |
| 2.3 人脸检测 | 第19-21页 |
| 2.4 人眼检测 | 第21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 人眼视线特征参数提取 | 第23-35页 |
| 3.1 瞳孔检测与跟踪 | 第23-29页 |
| 3.1.1 基于Hough变换的瞳孔定位 | 第23-25页 |
| 3.1.2 基于模板匹配的瞳孔定位 | 第25-29页 |
| 3.2 人眼角点检测 | 第29-34页 |
| 3.2.1 SUSAN角点检测 | 第29-31页 |
| 3.2.2 改进型SUSAN角点检测算法 | 第31-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 视线估计 | 第35-43页 |
| 4.1 眼睛的结构 | 第35-36页 |
| 4.2 眼睛的运动 | 第36页 |
| 4.3 眼球模型的建立 | 第36-39页 |
| 4.4 视线方向计算模型 | 第39-42页 |
| 4.4.1 系统标定 | 第39-40页 |
| 4.4.2 视线方向计算模型 | 第40-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 视线跟踪系统设计与实验结果分析 | 第43-48页 |
| 5.1 系统设计整体流程 | 第43-44页 |
| 5.2 系统交互界面设计 | 第44-45页 |
| 5.3 系统软件设计及实验结果 | 第45-47页 |
| 5.3.1 软件的操作步骤 | 第45页 |
| 5.3.2 系统实验结果 | 第45-46页 |
| 5.3.3 实验结果分析 | 第46-47页 |
| 5.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 结论与讨论 | 第48-50页 |
| 6.1 结论 | 第48页 |
| 6.2 讨论 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
