面向视觉计算的动态眼动跟踪技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-29页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-14页 |
| 1.2 课题相关基础知识 | 第14-26页 |
| 1.2.1 人眼和视觉的相关内容 | 第14-15页 |
| 1.2.2 眼动研究与认知过程 | 第15-18页 |
| 1.2.3 眼动跟踪与眼动跟踪系统 | 第18-26页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第26-27页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第27-29页 |
| 第2章 非侵入式的眼动跟踪模型研究 | 第29-43页 |
| 2.1 眼动跟踪技术研究情况 | 第29-31页 |
| 2.2 非侵入式的视觉跟踪模型 | 第31-38页 |
| 2.2.1 寻找眼睛感兴趣区域 | 第32页 |
| 2.2.2 计算光斑坐标 | 第32-33页 |
| 2.2.3 瞳孔中心精确定位 | 第33-35页 |
| 2.2.4 坐标映射 | 第35-38页 |
| 2.3 模型的验证与分析 | 第38-41页 |
| 2.3.1 模型校检实验与验证 | 第38-39页 |
| 2.3.2 模型的定位实验 | 第39-41页 |
| 2.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第3章 线性逼近的眼图预处理算法研究 | 第43-63页 |
| 3.1 问题的提出及主要方法 | 第43-45页 |
| 3.2 眼图预处理方法 | 第45-54页 |
| 3.2.1 角膜反射光斑计算 | 第47-50页 |
| 3.2.2 瞳孔轮廓拟合 | 第50-54页 |
| 3.3 线性逼近的预处理方法 | 第54-56页 |
| 3.4 仿真计算与性能分析 | 第56-62页 |
| 3.4.1 眼图预处理模型测试与分析 | 第56-58页 |
| 3.4.2 线性逼近算法测试 | 第58-61页 |
| 3.4.3 线性逼近策略的对比分析 | 第61-62页 |
| 3.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第4章 N阶拟合的注视点标定算法研究 | 第63-83页 |
| 4.1 注视点标定技术的研究现状 | 第63-66页 |
| 4.2 标定算法的主要问题 | 第66-67页 |
| 4.3 注视点标定技术分类 | 第67-69页 |
| 4.3.1 静态标定技术 | 第67-68页 |
| 4.3.2 动态标定技术 | 第68-69页 |
| 4.4 N阶拟合注视点标定方法的设计与实现 | 第69-72页 |
| 4.4.1 标定流程 | 第69-71页 |
| 4.4.2 个体标定 | 第71-72页 |
| 4.5 实验分析与讨论 | 第72-80页 |
| 4.5.1 N阶拟合效果分析 | 第72-73页 |
| 4.5.2 N阶对标定效果的影响 | 第73-77页 |
| 4.5.3 眼动跟踪模式对标定系统的影响 | 第77-78页 |
| 4.5.4 与无耦合多项式方法的对比分析 | 第78-80页 |
| 4.6 拟合测试讨论 | 第80-81页 |
| 4.7 本章小结 | 第81-83页 |
| 第5章 平动跟踪的瞳孔定位问题研究 | 第83-108页 |
| 5.1 平动跟踪问题的提出 | 第83-86页 |
| 5.1.1 平动跟踪信息获取 | 第83-84页 |
| 5.1.2 平动跟踪模型 | 第84-86页 |
| 5.2 平动跟踪速度分析 | 第86-93页 |
| 5.2.1 时间及空间复杂性 | 第86-87页 |
| 5.2.2 速度复杂性分析 | 第87-93页 |
| 5.3 平动跟踪瞳孔变化 | 第93-94页 |
| 5.3.1 瞳孔收缩 | 第93-94页 |
| 5.3.2 瞳孔扩张 | 第94页 |
| 5.4 瞳孔中心定位技术 | 第94-96页 |
| 5.5 瞳孔定位问题的讨论 | 第96-107页 |
| 5.5.1 环境设计 | 第96-97页 |
| 5.5.2 瞳孔变化情况 | 第97-99页 |
| 5.5.3 瞳孔定位情况分析 | 第99-103页 |
| 5.5.4 视觉识别讨论 | 第103-105页 |
| 5.5.5 综合性能分析 | 第105-107页 |
| 5.6 本章小结 | 第107-108页 |
| 结论 | 第108-109页 |
| 参考文献 | 第109-119页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第119-120页 |
| 致谢 | 第120-121页 |
| 个人简历 | 第121页 |
