基于LPM特征与级联SVR的视线跟踪系统研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1 绪论	第8-15页
·人机交互技术概述	第8-10页
·人机交互技术简介	第8-9页
·视线跟踪技术简介	第9-10页
·眼睛检测与视线跟踪算法研究	第10-14页
·视线跟踪技术的研究	第10-14页
·本文的主要研究工作及创新点	第14-15页
2 基于积分图像与Adaboost的检测算法介绍	第15-23页
·矩形特征和积分图像	第16-18页
·矩形特征	第16-17页
·积分图像	第17-18页
·Adaboost层叠分类器算法	第18-23页
·Adaboost算法简介	第18-19页
·Adaboost层叠分类器	第19-23页
3 眼睛检测与立体视觉	第23-39页
·矩形特征眼睛检测	第23-25页
·眼睛的矩形特征	第23-25页
·立体视觉	第25-39页
·常见的双目视觉摄像机标定算法	第25-27页
·用于眼睛空间坐标计算的双目视觉算法	第27-37页
·眼睛空间坐标的计算	第37-39页
4 视线跟踪算法	第39-59页
·经典的基于红外照射眼睛的视线跟踪算法	第39-46页
·红外眼睛的特点	第39-40页
·经典瞳孔中心反射点向量算法	第40-43页
·改进的瞳孔中心反射点向量跟踪算法	第43-46页
·基于眼睛空间坐标与LPM特征的视线跟踪算法	第46-59页
·LBP特征简介	第46-48页
·PPBTF特征及其改进算法简介	第48-51页
·特征融合	第51-52页
·LPM特征	第52页
·级联拟合器	第52-54页
·改进视线跟踪实验结果及与经典算法的比较	第54-59页
结论	第59-60页
参考文献	第60-63页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第63-64页
致谢	第64-65页