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基于视线跟踪技术的眼控鼠标系统研究

作　者: 郭晓波
导　师: 车明
学　校: 天津大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 人机自然交互视线跟踪角点检测帧预测机制数字图像处理
分类号: TP334.2
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 160次
引　用: 6次
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内容摘要

视线跟踪技术是目前人机自然交互领域中备受关注的研究方向,基于视线跟踪技术的新型人机交互方式的设计也是图像实时处理的重要应用课题。本文系统基于视线跟踪技术,结合数字图像处理算法,设计了一种用摄像头代替传统手动操作鼠标作为输入设备,通过实时检测和跟踪人脸特征点,判断人脸、瞳孔和眼角在每帧视频图像中的位置变化,进而推导和跟踪使用者的视线变化,并控制鼠标动作的眼控鼠标系统,即“眼标系统”。其中,对瞳孔中心定位和内眼角提取以及视频帧预测机制的设计是本文的主要研究内容。本文研究开发的眼控鼠标系统,在定位被跟踪目标的过程中,改变以往研究中视线跟踪的方法,提出一种以内眼角为参考点来计算视线的注视方向和位置。首先,利用混合投影函数和区域质心算法精确定位瞳孔中心,并在内眼角窗口中应用改进的Susan算法和内眼角检测算子提取内眼角点,然后,根据瞳孔中心与内眼角点位置的相对偏离程度来估计人眼的视线方向并进行跟踪。该方法克服了过去使用mark点或普尔钦斑(Purkinje)点为参考点的缺陷,无需使用者在脸上做mark点,使用环境简单,无需特殊辅助光源,而且允许人脸在较大范围内偏转。在人脸特征点检测过程中,为了提高系统的实时性,本文在系统中加入帧预测机制,即通过上一帧成功定位的人脸特征点的位置预测当前帧中人脸特征点的搜索范围,从而大大减少了目标检测与跟踪的运算量,提高了系统实时性。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章绪论  7-13
  1.1 视线跟踪技术的研究背景及意义  7-8
  1.2 视线跟踪技术中眼控系统的研究现状  8-10
  1.3 本文研究工作及内容安排  10-13
第二章系统主要算法阐述  13-24
  2.1 肤色模型  13-16
    2.1.1 HSV 肤色模型、YCbCr 肤色模型和Fussy HSCC 肤色模型  13-15
    2.1.2 三种肤色模型的比较  15-16
  2.2 投影算法  16-19
    2.2.1 积分投影函数  16-17
    2.2.2 方差投影函数  17-18
    2.2.3 差分投影函数及混合投影函数  18-19
  2.3 Susan 算法  19-21
    2.3.1 算法定义  19-20
    2.3.2 改进的Susan 角点检测算法  20-21
  2.4 图像预处理算法  21-23
    2.4.1 腐蚀、膨胀运算  21-22
    2.4.2 自适应阈值选取  22
    2.4.3 区域生长  22
    2.4.4 区域质心算法  22-23
  2.5 本章小结  23-24
第三章眼控鼠标系统设计概述  24-31
  3.1 基于VFW 的视频捕获机制  24-27
    3.1.1 视频采集流程  25-26
    3.1.2 相关函数说明  26-27
  3.2 视频帧预测机制  27
  3.3 系统处理流程简介  27-30
  3.4 本章小结  30-31
第四章人脸特征提取及鼠标控制  31-50
  4.1 人脸检测与定位  31-35
    4.1.1 肤色区域分割  32-33
    4.1.2 人脸外接矩形提取  33-35
    4.1.3 实验小结  35
  4.2 人眼检测与特征点提取  35-45
    4.2.1 人眼检测与瞳孔粗定位  36-41
    4.2.2 瞳孔修正  41-42
    4.2.3 内眼角检测与提取  42-44
    4.2.4 实验小结  44-45
  4.3 鼠标控制子系统  45-48
    4.3.1 光标移动方案  45
    4.3.2 系统特征向量构造及鼠标控制信息生成  45-48
    4.3.3 鼠标控制子线程  48
  4.4 本章小结  48-50
第五章实验结果与分析  50-61
  5.1 系统运行环境约束  51
  5.2 视频帧预测机制分布  51-52
  5.3 性能测试规则及实验结果分析  52-57
    5.3.1 测试规则  52
    5.3.2 系统实时性分析  52-53
    5.3.3 系统定位精度分析  53-54
    5.3.4 实验总结  54-57
  5.4 本章小结  57-61
第六章总结与展望  61-63
  6.1 本文工作总结  61-62
  6.2 未来展望  62-63
参考文献  63-66
致谢  66

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