| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·视线跟踪技术的应用及研究意义 | 第7-9页 |
| ·人类自身行为分析 | 第7-8页 |
| ·人机交互 | 第8-9页 |
| ·视线跟踪系统的研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文的研究内容及工作安排 | 第10-12页 |
| 第二章 系统框架及实现平台 | 第12-19页 |
| ·系统实现原理 | 第12-13页 |
| ·串并行任务划分 | 第13-15页 |
| ·CPU+GPU 软硬件体系介绍 | 第15-18页 |
| ·CUDA 执行模型 | 第15-16页 |
| ·CUDA 线程结构 | 第16页 |
| ·CUDA 存储器模型 | 第16-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 视线跟踪算法及模型 | 第19-31页 |
| ·Adaboost 人脸检测 | 第20-23页 |
| ·算法特征 | 第20-22页 |
| ·检测过程 | 第22-23页 |
| ·人脸窗口整合 | 第23页 |
| ·精确脸框以及眼框定位 | 第23-26页 |
| ·肤色分割 | 第24-25页 |
| ·垂直积分投影 | 第25页 |
| ·混合积分投影 | 第25-26页 |
| ·瞳孔框及瞳孔中心定位 | 第26-27页 |
| ·内眼角定位 | 第27-30页 |
| ·内眼角窗口灰度拉伸 | 第27页 |
| ·SUSAN 算子 | 第27-29页 |
| ·内眼角检测算子与候选角点提取 | 第29-30页 |
| ·视线估计模型 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 算法并行实现设计 | 第31-39页 |
| ·灰度图及二值图转换 | 第31-33页 |
| ·积分图计算 | 第33-34页 |
| ·Adaboost 人脸检测算法 | 第34-36页 |
| ·脸框精确定位—垂直积分 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 视线跟踪系统实现 | 第39-47页 |
| ·系统实现的软硬件平台 | 第39页 |
| ·系统实现 | 第39-43页 |
| ·视频处理实现 | 第43-46页 |
| ·视频采集过程 | 第43-45页 |
| ·视频处理函数 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 实现结果及其分析 | 第47-53页 |
| ·图像检测各阶段结果与分析 | 第47-51页 |
| ·不同阶段用时在 CPU 和 GPU 平台上的比较 | 第47-48页 |
| ·不同阶段的检测结果 | 第48-49页 |
| ·丢帧率和定位精度 | 第49-51页 |
| ·视线估计跟踪阶段结果与分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第七章 总结与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |