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自由空间视线跟踪算法研究

作　者: 梁铭炬
导　师: 秦华标
学　校: 华南理工大学
专　业: 电路与系统
关键词: 视线跟踪眼动特征提取注视点匹配亚像素逐步回归 BP网络
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

随着科学技术与产业的飞速发展,人机交互技术受限于窄带宽输入,严重阻碍人机的信息交流,世界各国都将其作为重点研究的关键技术,视线跟踪作为新型的人机交互手段,主要研究对眼睛运动特性的检测与识别,有效地探索人脑对外部信息加工与控制机制,其不仅对神经科学、医学临床诊断有重要意义,而且对人机交互学、人机工效学、人机系统工程、自动化工程等都有理论和应用价值,在军事及民用上具有广阔的应用前景,同时视线跟踪技术算法及模型上的不成熟,给我们提供很大的研究和发展空间。普尔钦斑点法则是瞳孔-角膜反射向量法中精度最高的方法,本论文主要对普尔钦斑点法中的眼动特征信息提取及动态注视点匹配模型两部分关键内容进行研究:1.眼动特征信息提取算法:研究二级瞳孔及斑点中心定位算法,首先提取像素级的瞳孔参数信息及边缘点邻域信息,利用高斯曲线拟合提取边缘点的亚像素坐标,然后通过椭圆拟合获取瞳孔中心的亚像素坐标,并采用同样的亚像素算法提取斑点中心作为参考点,最终计算眼动特征量化值PC-R向量。2.注视点匹配模型:研究动态注视点匹配,采用逐步回归分析法(SLRA)来提高模型参数的自适应计算,使模型在用户静止条件下能有效计算注视点信息;研究头部移动外观特征,利用BP神经网络实现头部运动补偿,建立动态人眼注视点匹配模型。实验结果表明,眼动特征提取算法在准确性和实时性两方面均表现优秀,精度相对于像素级算法有6倍精度提升,实时性上也达到10帧/s;基于逐步回归的静态注视点估算达到0.6°精度,而对于大范围头部运动,结合基于BP神经网络的头部移动补偿模型所实现的自由空间视线跟踪技术,动态估算精度为0.7°,对比现今技术(精度为1°-1.5°)达到领先水平,达到更高的注视外部目标信息分辨率,具有很好的应用潜力,将本论文所设计算法应用于人机交互,如基于视线控制的残疾人辅助系统、人机交互软件GAZETALK,都取得良好的实用效果,证明本文所提出方案的可行性和优越性。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
第一章绪论  10-16
  1.1 课题研究背景  10-13
    1.1.1 引言  10
    1.1.2 视线跟踪人机交互算法研究意义  10-11
    1.1.3 视线跟踪人机交互方法概述  11-12
    1.1.4 基于计算机视觉的视线跟踪算法国内外研究现状  12-13
  1.2 基于计算机视觉的视线跟踪算法的技术难点  13-14
  1.3 本文的研究内容和关键技术  14
  1.4 课题来源  14
  1.5 本文的组织结构  14-16
第二章基于计算机视觉的视线跟踪算法概述  16-22
  2.1 系统硬件设置方案概述  16
  2.2 系统算法研究概述  16-17
  2.3 眼动特征提取算法概述  17-18
    2.3.1 眼动方式  17
    2.3.2 瞳孔及斑点中心定位算法分类及性能分析  17-18
  2.4 人眼注视点匹配算法概述  18-21
    2.4.1 注视点匹配模型分类及性能分析  19-21
  2.5 本章小结  21-22
第三章眼动特征提取算法研究  22-39
  3.1 本文采用的眼动特征提取算法  22-23
    3.1.1 普尔钦图像特点  22-23
    3.1.2 本文采用的眼动特征提取算法  23
  3.2 本论文研究的像素级及亚像素级的二级瞳孔中心定位算法  23-36
    3.2.1 人眼图像预处理  24-27
    3.2.2 基于霍夫变换的瞳孔中心预定位  27-32
    3.2.3 基于亚像素边缘检测及椭圆拟合的瞳孔中心精确定位  32-36
  3.3 眼动特征向量获取  36-37
  3.4 本章小结  37-39
第四章人眼注视点匹配算法研究  39-53
  4.1 本文采用的注视点匹配模型  39-42
    4.1.1 注视点匹配原理  39-40
    4.1.2 匹配模型选择  40-41
    4.1.3 匹配模型标定点配置  41-42
  4.2 本文的注视点匹配模型参数估算算法  42-47
    4.2.1 注视点匹配模型标定流程  42
    4.2.2 基于逐步回归分析的模型参数自适应估算  42-43
    4.2.3 本文的基于逐步回归分析的模型参数估算  43-47
    4.2.4 误差分析  47
  4.3 头部运动补偿模型  47-52
    4.3.1 头部运动补偿原理  47-48
    4.3.2 补偿模型  48-51
    4.3.3 头部运动补偿流程  51-52
  4.4 本章小结  52-53
第五章仿真系统的实现与实验结果分析  53-67
  5.1 系统仿真环境  53
  5.2 仿真系统实现  53-54
  5.3 实验结果分析  54-64
    5.3.1 眼动特征提结果分析  54-58
    5.3.2 注视点匹配模型结果分析  58-64
  5.4 本论文视线跟踪技术的GAZETALK 应用  64-65
  5.5 系统算法改进方案  65-66
  5.6 本章小结  66-67
结束语  67-69
文献  69-73
攻读硕士学位期间取得的研究成果  73-74
致谢  74-75
附件  75

自由空间视线跟踪算法研究

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