关键词： 成像导引头   视线角   视线角速率   跟踪微分器  

摘要： 针对滚仰式半捷联成像导引头难以直接获得精确的视线角速率这一问题,提出利用弹体姿态角速率、失调角、框架滚仰角等信息解算出惯性系下的视线角的方法。针对解算出的惯性系下的视线角,通过选择合适的跟踪微分器提取出惯性系下的视线角速率信息。仿真试验表明,选择合适的跟踪微分器能够在大背景噪声下对惯性系下解算出的视线角连续平滑地微分,进而可得到精确的视线角速率。

关键词： 视线跟踪   瞳孔-角膜反射向量   显著图   标定过程  

摘要： 针对现有视线跟踪系统设备复杂、标定过程繁琐等方面的不足,提出了一种新的基于显著图的视线跟踪方法。通过红外光源设备在人眼角膜上产生的光斑中心与瞳孔中心建立瞳孔-角膜反射向量,然后将该向量作为视觉特征重构了基于显著图的视线跟踪算法。实验结果证明,提出的方法不仅缓解了视线跟踪系统标定过程繁琐的问题,而且对提高系统的精度和健壮性有一定的促进作用,这为面向人机交互的视线跟踪研究提供了可行的低成本解决方案。

关键词： 人机交互   体感   光编码   光学   视线跟踪  

摘要： 概述了体感交互技术发展与分类，并给出了部分技术的相关专利分析，由此对未来体感交互技术的发展方向做出预测。以期能为相关企业提供参考。

关键词： 视线跟踪   人工神经网络   虹膜中心检测   眼睛角点检测  

摘要： 利用一种新的健壮的低像素的虹膜中心定位算法和眼睛角点检测算法,在摄像头像素不高的情况下,实时地提取出了注视屏幕时的眼睛特征,即虹膜中心和眼睛角点。然后利用人工神经网络(ANN),将人眼注视屏幕不同点时的眼睛特征进行分类,确定出人眼特征和屏幕上点的映射关系。这种方法只需要一个普通的商业摄像头和一般的光照条件,并且允许小范围内的头部运动,很大程度上降低了系统的硬件成本,减少了使用者的限制条件,增强了系统的实用性。实验结果表明,在普通的实验室光照条件下,这种方法在视线跟踪中达到了良好的效果。

关键词： 大椭圆轨道   视线跟踪   鲁棒滑模控制  

摘要： 针对大椭圆轨道卫星交会高轨卫星期间的相对姿态指向控制需求,提出了一种采用混合执行机构的快速、高精度视线跟踪姿态控制的方法.首先根据相对姿态控制流程设计了执行机构的配置,结合采用喷气推力器和角动量交换装置卫星的姿态动力学模型,推导了用相对四元数描述的视线运动学方程.其次,针对交会快速接近段的姿态快速机动要求设计了一种喷气相平面控制律,针对最近交会段的高精度高稳定度视线跟踪要求设计了一种鲁棒滑模控制律.最后设置了一个算例,仿真结果表明:相对距离100 km以内快速交会阶段的视线跟踪控制精度达0.005 3°,从而验证了整套控制算法的有效性.

关键词： 视线跟踪   注视点测量   非接触式   瞳孔中心角膜反射法   头部姿态  

摘要： 视线跟踪技术是智能眼动操作系统的关键技术,是实现先进眼动操作系统作为高级人机交互应用的基础和前提。较为完整地阐述了非接触式视线跟踪技术的发展历程,并详细介绍了现有的实现视线或注视点实时动态跟踪测量的非接触视线跟踪技术,包括2D视线跟踪方法、3D视线跟踪方法和基于3D模型的视线跟踪方法。通过分析和比较现有的三类方法的最新进展,介绍了视线跟踪技术目前面临的科学问题,提出了基于双目立体视觉的头戴式自由空间视线跟踪测量方法,指出了视线跟踪技术应满足基于眼动操作系统的智能人机交互方法向自由空间操作发展的需求,朝着高精度、易配置、更大视线活动范围的自由空间视线测量方向发展。

关键词： 人机交互系统   人脸检测   视线跟踪   瞳孔定位  

摘要： 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄像机和电脑实现人眼对目标进行识别、跟踪和测量的功能。随着计算机和电子产品的普及和其性能的不断提高，越来越多的人致力于计算机视觉领域的研究。基于人眼检测的视线跟踪技术已广泛的应用到驾驶员疲劳检测、残疾人生活及娱乐交互、视觉游戏等领域。\n 本文介绍了视频图像序列中人眼视线跟踪的相关原理及方法，对动态人脸跟踪、眼睛注视点标定作了深入研究，提出了更适合视频图像人眼视线跟踪的算法，并结合OpenCV开源代码，以VC++6.0为平台建立了一个以视线作为输入信号的简易人机交互系统。\n 对于人脸检测方面，本文采用的基于改进的级联AdaBoost的人脸检测算法，即利用AdaBoost学习算法将由Haar-like特征生成的简单分类器叠加成强的分类器，再将强分类器级联构造更强分类器然后用于人脸检测;\n 在人脸检测的基础之上，将检测到的人脸候选区域根据先验知识缩小划分人脸子区域，在人脸的左上半子区域中利用遗传优化算法进行人眼区域检测;对于人眼瞳孔中心的定位则是利用圆的几何性质进行定位，在实现眼睛定位的基础上，获得瞳孔中心在视频窗口坐标系中的坐标。对于瞳孔中心坐标到视线注视点之间的映射标定，文章提出了基于支持向量回归机的视线标定方法，摒弃了传统的多项式标定，解决了小样本条件下映射关系可能存在的过拟合和欠拟合的问题，提高了视线标定的精度。\n 基于本文所述方法开发的人机交互系统，实现了实时人眼视线跟踪，并且利用检测到的视线信息进行人机交互。该系统对硬件没有过高要求，能适应一定的光照变化和头部轻微的旋转和俯仰变化，具有很好的鲁棒性。该系统与目前主流的视线跟踪系统相比它的优势在于具有低成本高效率的特点。

关键词： 视线跟踪   场景检测   相机标定   数学建模  

摘要： 眼动跟踪又称视线跟踪,是未来智能交互式人机接口的关键技术之一,在商业领域和心理学领域有广泛的应用前景,成为近年来备受关注的研究方向。本文首先介绍了视线追踪系统的研究背景,综述了眼动跟踪技术的发展历程,归纳了国内外有关眼动跟踪的研究方法,总结出高性能视线追踪系统应包括高精度,自由头动,良好交互性三个方面。视线跟踪的方法可分为头戴式和桌面式两种。本文在PC机上设计实现了基于头戴式的视线跟踪系统,主要从处理时间、精度、交互性三个方面进行性能分析。在眼图提取关键步骤中调用OpenCV库优化算法,处理时间由原来平均1帧80ms降低至平均1帧10ms。在跟踪过程中,建立更准确的映射关系,使注视精度由0.8度提升到0.6度。加入场景检测算法使用户可以自行调整头部位置防止计算机屏幕偏出场景相机。整个系统稳定,头部在一定范围内可自由移动,具有实时性,高精度,良好交互性。桌面式系统主要依据眼球生理模型,首先进行相机内参和外参的标定,利用标定好的内外参矩阵将图像坐标系中的光斑中心和瞳孔中心映射到三维实际坐标系中,根据眼球结构建立数学模型求解出角膜曲率中心和瞳孔的实际三维坐标,两点连线确定光轴,利用单点标定算法将光轴转换到视轴计算出注视点坐标,通过试验测得系统注视精度达到0.9度且整个过程中用户可在较大范围内自由头动。

关键词： 视线跟踪   人工神经网络   瞳孔中心定位   眼睛角点检测  

摘要： 视线跟踪是指通过提取出人的眼部特征来确定人眼的注视方向的一种技术。视线跟踪技术是未来人机交互中非常重要的技术,能够应用在多种领域,如助老助残、广告分析、临床医学等。近年来视线跟踪技术取得了长足的发展,但是在具体的实际应用当中还存在一些不足,具体有以下几点:(1)一些视线跟踪系统的使用条件苛刻,结构复杂,给使用者带来了很大的不便;(2)在精度上无法达到实际使用的需求;(3)一些系统反应慢,无法达到实时性的效果;(4)多数视线跟踪系统需要使用各种辅助设备,如多个摄像头、红外光源等,系统硬件成本昂贵。为了解决上述问题,本文实现了一种单个相机的无红外光源的的视线跟踪系统。该系统采用了基于阈值技术和椭圆拟合的虹膜中心定位的方法,这种方法能够在普通的办公室光照条件下准确的定位虹膜中心,并且具有很好的稳定性和帧率,增强了系统的性能,降低了对硬件的要求;使用人工神经网络的方法来映射人眼图像和注视点,并对人工神经网络的结构、特征向量等进行改进和优化,使系统不需要使用红外光源和多个摄像头,降低了系统的硬件要求,减少了硬件成本,提高了系统跟踪精度,增强了系统的实用性。本文主要的工作和研究成果有:(1)对眼睛图像特征中的瞳孔定位算法进行了研究,通过基于阈值技术和椭圆拟合的方法,准确的定位出了眼睛虹膜中心,并提出一种基于梯度矢量的方法来定位瞳孔中心,这种方法能够较准确的检测出人眼图像的瞳孔中心;(2)对视线跟踪算法进行了研究,对基于人工神经网络的视线跟踪方法进行了改进和优化,提高了系统的跟踪精度;(3)完成了系统硬件平台的搭建和系统软件的设计与实现。

关键词： 人脸识别   Android   OpenCV   眼动模型   标定算法  

摘要： 本文主要研究在Android平台下自由空间视线的跟踪方法设计与实现.本文论述了人脸识别在现今社会的发展以及研究方向.同时研究在Android平台下,使用OpenCV的算法库,进行人脸识别与人眼标定的设计与实现.通过模板匹配的方法,实现静态图片的人脸识别或者是实时视频流的人脸识别以及人眼的标定.通过对人眼的坐标收集,对于跟踪自由空间视线有着很大的意义.本文只是初步的研究,系统功能上还有很多的不足.