关键词： 视线跟踪   网络信息检索   用户信息行为   研究方法  

摘要： 首先总结了信息行为研究领域内常用的几种研究方法及各自的特点,然后介绍了一种新的研究方法——视线跟踪法,并对该方法的原理、应用情况以及国外一些学者基于该方法研究信息行为所取得的一些学术成果做了介绍,同时还归纳出了一个通用的实验程序以及实验过程中需注意的问题。最后笔者总结了该方法的优缺点,并对其未来发展提出设想。

关键词： 摄像机标定   视线跟踪   人脸检测   特征点提取   人机交互  

摘要： 视线追踪在人机交互、疲劳驾驶检测和助残等方面有重要的作用。目前视线追踪一般需要借助一些辅助光源，本文主要研究了基于正常光照下的视线跟踪。\n 首先，介绍视线跟踪技术的基本原理和方法，总结国内外的研究现状和进展，同时介绍本文的研究背景和研究内容，分析了视线跟踪中的关键问题。\n 其次，讨论了常用的摄像机标定方法，在此基础上，使用了OpenCV中的张正友标定算法，获取单目摄像机的内外参数。\n 再次，为视线追踪的计算做好前期工作，其中包括摄像机标定，人脸识别，区域提取以及特征点定位。结合肤色分割和AdaBoost算法提取出人脸以后，眼睛区域使用相对比较简单的模板匹配方法来提取。接下来利用Sobel算子提取虹膜边缘，再进行广义Hough变换提取虹膜圆心，眼睛的角点提取采用了SUSAN算子。\n 最后，建立了计算视线方向的模型。以眼球注视的屏幕为X，Y平面，垂直于屏幕为Z轴，方向指向人脸。运用数字图像处理技术，以眼睛虹膜中心与眼角点的偏移为依据，通过偏移量计算出视线落在屏幕上的坐标。实验结果表明，正确率大概为87.7％。

关键词： 人机接口技术   视线跟踪   DM642   程序优化  

摘要： 基于PC实现的视线跟踪系统普遍存在执行速度慢、不能满足实时应用需求等缺陷,本研究以TI公司的TMS320DM642图像处理芯片作为数字图像处理硬件平台,以DSP/BIOS为实时操作系统,利用CCS开发环境构建应用程序,对程序整体结构框架进行了改进,对核心模块和代码逐个进行优化,以实现和优化基于DM642嵌入式系统的视线跟踪技术.

关键词： 智能车辆   环境识别   捷联稳定   稳定平台  

摘要： 基于智能车辆环境识别传感器系统的特点,设计了隔离车体角运动,提供稳定传感器视线给智能车辆环境识别传感器系统的捷联稳定跟踪平台系统。详细分析了稳定平台系统的机械结构、伺服机构和捷联稳定算法,实时通信测试和动态性能检测试验表明,车载捷联视线稳定跟踪平台系统的设计满足智能车辆使用要求,为智能车辆的自主驾驶奠定了应用基础。

关键词： 多普勒观测   目标跟踪   卡尔曼滤波   视线坐标系  

摘要： 雷达观测量与目标状态呈非线性关系,使目标跟踪成为非线性滤波问题,目标状态估计精度与跟踪滤波算法复杂度成了一对不可调和的矛盾。提出了在视线坐标系中建立观测方程,将笛卡尔坐标系中的目标运动方程转换到视线坐标系中,使得雷达观测量尤其是多普勒速度观测与目标状态呈线性关系,并推导得到了该坐标系下的卡尔曼滤波算法,比较了与标准卡尔曼滤波算法的不同。仿真结果表明,该算法不仅能改善跟踪滤波效果,还明显降低了算法复杂度,节省了运算时间。

关键词： 人机交互   眼睛盯视   特征提取   通信与控制  

摘要： 介绍了系统的工作原理,建立了信息交流和控制的系统结构,将面向对象和基于事件驱动的处理方法应用于通信协议的建立和通信控制过程。结合具体通信控制单元三菱PLC和FX1N-232-BD与PC串口RS-232C的通信,编写了算法和通信控制的代码。

关键词： 视线跟踪   眼睛跟踪   视线交互  

摘要： 本文介绍了研究、应用视线跟踪技术的必要性,回顾了视线跟踪技术的研究历程,概述了主要的视线跟踪技术及其原理,比较了各种视线跟踪技术的优缺点。重点探讨了当前常用的基于视频的瞳孔-角膜高光向量法的原理和技术,并介绍了视线跟踪技术的研究方向和发展趋势。最后对视线跟踪技术在人机交互、智能机器等领域的应用前景进行了介绍和展望。

关键词： 视线跟踪   眼-头坐标系   头部运动无限制   图像处理   注视方向  

摘要： 针对目前国内视线跟踪技术存在的问题,提出一种不限制人头部运动的视线跟踪方法。此方法利用视频图像处理技术分别计算注视方向相对于头部坐标系和头部相对于空间坐标系的方位信息,并将其叠加得到视线注视方向。将此方法用于头盔瞄准具可改变以往利用头部方位瞄准目标的模式,提升作战能力。实验结果表明,此方法原理简单,运算量小,有着广阔的应用前景。

关键词： Target tracking  

摘要： Tracking a target is a fundamental and crucial problem in wireless sensor networks. It is well known that non-line-of-sight (NLOS) propagation will significantly degrade the tracking accuracy if its effects are ignored. In this paper, a line-of-sight (LOS) identification approach for range-based tracking systems is developed to discard the NLOS measurements. Based on L-p-norm LOS identification strategy, a novel target tracking method is devised with the use of cost-reference particle filter, which does not require the knowledge of the measurement noise distribution. Computer simulations are included to verify the effectiveness of the proposed approach under different noise distributions.

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  

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。