人眼分割及瞳孔定位研究
| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状及难点问题 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 研究的难点问题 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要工作及内容安排 | 第14-16页 |
| 1.3.1 本文主要工作 | 第14页 |
| 1.3.2 本文结构安排 | 第14-16页 |
| 2 眼睛定位算法 | 第16-30页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 基于先验知识的方法 | 第16-25页 |
| 2.2.1 基于人体测量学的方法 | 第16-17页 |
| 2.2.2 基于模板匹配的方法 | 第17-19页 |
| 2.2.3 基于函数投影的方法 | 第19-22页 |
| 2.2.4 基于对称性的方法 | 第22-25页 |
| 2.3 基于肤色检测的方法 | 第25-27页 |
| 2.3.1 椭圆模型 | 第26-27页 |
| 2.3.2 高斯模型 | 第27页 |
| 2.4 基于统计学的方法 | 第27-28页 |
| 2.5 基于时序信息图像的方法 | 第28-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于多阈值区域融合的人眼分割 | 第30-45页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 图像预处理 | 第31-34页 |
| 3.2.1 灰度图转换 | 第31-32页 |
| 3.2.2 图像增强 | 第32-34页 |
| 3.3 眼睛区域初步选取 | 第34-35页 |
| 3.4 基于多阈值有效区域融合的眉眼分离 | 第35-42页 |
| 3.4.1 候选阈值选取 | 第36-38页 |
| 3.4.2 多阈值有效区域融合规则 | 第38-40页 |
| 3.4.3 基于信息熵的眼睛判定 | 第40-42页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第42-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 基于随机椭圆拟合的瞳孔定位 | 第45-59页 |
| 4.1 引言 | 第45-46页 |
| 4.2 常用的椭圆检测方法 | 第46-51页 |
| 4.2.1 基于霍夫变换的椭圆检测原理 | 第46-49页 |
| 4.2.2 基于最小二乘法的椭圆拟合原理 | 第49-51页 |
| 4.3 基于椭圆拟合的瞳孔精确定位 | 第51-54页 |
| 4.3.1 瞳孔初步定位 | 第51-53页 |
| 4.3.2 瞳孔精确定位 | 第53-54页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第54-58页 |
| 4.4.1 椭圆拟合仿真实验 | 第54-56页 |
| 4.4.2 瞳孔定位实验结果 | 第56-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 5 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第59页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录 | 第66页 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间内发表的论文目录 | 第66页 |
| B. 作者在攻读硕士学位期间内发表的专利目录 | 第66页 |
