眼震数据分析
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景介绍 | 第8-9页 |
| ·眼震数据分析的发展现状 | 第9-10页 |
| ·国外眼震数据分析的发展 | 第9页 |
| ·国内眼震数据分析的发展 | 第9-10页 |
| ·眼震的相关概念 | 第10-11页 |
| ·眼动的概念 | 第10页 |
| ·眼震的概念 | 第10-11页 |
| ·眼震数据分析的研究意义 | 第11页 |
| ·眼震图的工作原理 | 第11-13页 |
| ·眼震图 | 第11-13页 |
| ·视频眼震图的特点 | 第13页 |
| ·本文的内容组织 | 第13-14页 |
| ·本文小结 | 第14-15页 |
| 2 视频图像处理方法理论 | 第15-23页 |
| ·图像边缘检测方法概述 | 第15-18页 |
| ·图像边缘检测 | 第15-16页 |
| ·边缘检测方法 | 第16-18页 |
| ·Canny边缘检测方法 | 第18页 |
| ·瞳孔定位方法理论概述 | 第18-20页 |
| ·霍夫变换 | 第18-20页 |
| ·基于Hough变换的圆检测 | 第20页 |
| ·视频图像的运动目标跟踪方法理论概述 | 第20-22页 |
| ·光流 | 第20-21页 |
| ·基于光流的运动目标跟踪方法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 数据处理方法概述 | 第23-31页 |
| ·BP 神经网络理论 | 第23-29页 |
| ·神经网络 | 第23-25页 |
| ·BP 神经网络 | 第25-29页 |
| ·直方图 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 4 眼震数据获取 | 第31-40页 |
| ·视频图像采集硬件系统 | 第31-32页 |
| ·视频图像处理 | 第32-35页 |
| ·图像边缘检测 | 第32-33页 |
| ·图像瞳孔定位 | 第33-34页 |
| ·获取瞳孔中心坐标 | 第34-35页 |
| ·基于光流法的瞳孔跟踪 | 第35-39页 |
| ·算法流程 | 第35页 |
| ·角点检测 | 第35-36页 |
| ·角点匹配 | 第36-37页 |
| ·光流聚类 | 第37-38页 |
| ·实验结果 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 5 眼震数据处理 | 第40-55页 |
| ·眼震数据库设计与实现 | 第40-45页 |
| ·眼震数据库设计 | 第40-43页 |
| ·眼震数据库实现 | 第43-45页 |
| ·眼震数据处理 | 第45-50页 |
| ·曲线拟合 | 第46页 |
| ·眼震曲线拟合 | 第46-50页 |
| ·眼震波形分析 | 第50-54页 |
| ·眼震曲线处理 | 第50页 |
| ·眼震曲线分析 | 第50-52页 |
| ·眼震快慢相识别 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 6 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
