| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 视觉跟踪技术的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 理论研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 实际工程应用 | 第11页 |
| 1.2.3 未来研究方向 | 第11页 |
| 1.3 视觉跟踪技术与人机交互 | 第11-13页 |
| 1.4 论文主要研究内容与组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 目标检测与跟踪 | 第14-28页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 Viola-Jones检测框架 | 第14-23页 |
| 2.2.1 Haar特征及其计算 | 第15-18页 |
| 2.2.2 积分图像 | 第18-19页 |
| 2.2.3 积分图像法快速计算Haar特征 | 第19-21页 |
| 2.2.4 弱分类器 | 第21页 |
| 2.2.5 AdaBoost算法组建强分类器 | 第21-22页 |
| 2.2.6 利用级联分类器加快检测速度 | 第22-23页 |
| 2.3 人脸检测及人眼分割 | 第23-26页 |
| 2.3.1 人脸检测 | 第23-24页 |
| 2.3.2 人眼粗定位 | 第24-25页 |
| 2.3.3 人眼精定位及分割 | 第25-26页 |
| 2.4 基于Kalman滤波跟踪算法 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 眨眼检测及视线估计 | 第28-38页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 基于模板匹配的眨眼检测 | 第28-35页 |
| 3.2.1 模板匹配算法 | 第28-30页 |
| 3.2.2 眨眼检测 | 第30-32页 |
| 3.2.3 眨眼检测性能测试 | 第32-35页 |
| 3.3 视线粗略估计 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 眼控鼠标软件系统的实现 | 第38-47页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 软硬件平台简介 | 第38-40页 |
| 4.3 眼控鼠标软件系统设计 | 第40-43页 |
| 4.3.1 系统流程图 | 第40-41页 |
| 4.3.2 系统初始校准 | 第41-42页 |
| 4.3.3 系统控制面板 | 第42-43页 |
| 4.4 系统测试 | 第43-46页 |
| 4.4.1 实时性测试 | 第43页 |
| 4.4.2 光标跟踪性能测试 | 第43-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于模型的设计及视觉跟踪系统实现 | 第47-57页 |
| 5.1 引言 | 第47页 |
| 5.2 传统方法与基于模型设计比较 | 第47-48页 |
| 5.3 基于SIMULINK/OMAP3530 的DSP开发平台 | 第48-51页 |
| 5.3.1 系统构架 | 第48-50页 |
| 5.3.2 硬件系统 | 第50-51页 |
| 5.3.3 软件系统 | 第51页 |
| 5.4 光标控制的实现 | 第51-56页 |
| 5.4.1 实验平台 | 第51-52页 |
| 5.4.2 SIMULINK模型构建 | 第52-53页 |
| 5.4.3 实验结果及分析 | 第53-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63页 |