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： 眼动仪   视线跟踪   眼动   交通标志  

摘要： 视线跟踪技术是利用眼动仪来跟踪人的眼部运动,获取人的视线方向、持续时间等特征参数的新兴技术。本文研究了将视线跟踪技术引入交通标志视认性研究的意义和可行性,并重点阐述了眼动仪和视线跟踪技术在交通标志视认性研究中的工作原理和应用流程,为标志视认性的研究提供了一个新的视角和方向。

关键词： 增强现实   视线跟踪   人机交互   三维注册  

摘要： 为了给增强现实系统提供一种直接、自然及双向的交互手段,本文将视线跟踪技术和增强现实技术相结合,提出了基于视线跟踪的增强现实集成原型系统,该系统既能跟踪用户的视线方向,获得用户在场景的感兴趣区域,又能体现增强现实系统的特点。针对集成系统的基本要求,结合光学透视式头盔显示器的虚拟摄像机模型,详细介绍了系统的原理,光路设计和虚拟信息注册算法。实验结果表明,集成系统达到了良好的人机交互效果,为视线跟踪与增强现实技术的广泛应用奠定了良好的基础。

关键词： 人机交互   视线跟踪   Hough变换   多线程  

摘要： 残疾人工作是党的群众工作的重要组成部分,残疾人的数量在社会中也占有相当大的比重,做好残疾人工作,对于促进经济社会的协调发展,构建社会主义和谐社会具有重要的意义。随着社会的发展,我国以及全世界对残疾人事业都越来越关注,残疾人福利事业,残疾人综合服务设施建设都得到了很大发展。在残疾人产品设计方面,基于人机交互技术的各种职能设备及机器人也得到了迅速的发展和应用。 本文的研究目的是为了服务于不能言语不能书写的高等残疾人群,通过眼睛盯视输入的方法使他们达到与人交流的目的。眼睛盯视输入字符与人交流方法的实现是通过摄像机捕捉用户的虹膜中心,判断用户的视线盯视内容,再由系统做出相应的反馈和运行而实现的。 本文通过设定双标记的做法,避免了红外光源的使用,降低了成本,减少了对用户的干扰;通过标定帽的佩戴,解决了用户的头部移动的问题,避免了传统的在用户皮肤上画出标记的不便;通过设计初定位器,使用户可以准确地出于摄像机的视场之内,解决了系统初始运行时,用户无法知道该出于何地而使眼睛在摄像机视场之外的问题;通过多线程的设计,来协调系统得界面显示模块,图像采集模块,图像处理模块,用户意图判定模块的运行。 另外,本文通过改进的hough变换来检测眼睛图像的中心,提高了检测的准确度和速度;通过相应的算法来进行光线补偿,提高了图像处理的质量;通过设定自适应阈值模型,提高了系统对光线的适应性;通过界面的实时反馈,提高了交互的可视性和有好性;通过模块化的设计方法,提高了系统的适应性。

关键词： 眼睛检测   视线跟踪   红外光源   双目视觉   LBP特征  

摘要： 眼睛是一种重要的生物信息，包含了表情、身份、性别的多种信息，在模式识别，疲劳驾驶检测和人机交互等多方面有重要的作用，本文主要研究的是眼睛检测与视线跟踪算法。 首先，在Paul Viola矩形特征人脸检测思想的基础上，又设计了一些适合于眼睛的矩形特征，利用这些矩形特征训练了Adaboost层叠分类器，用于眼睛检测，并根据眼睛对称性的特点，应用了一些几何特征对层叠分类器的检测结果进行校正。几何特征的加入使得小样本训练的粗分类器的应用成为现实，提高了眼睛检测的精度。眼睛的位置确定后可以在此基础上进行眨眼判断、视线跟踪等的研究，本文对眨眼问题做了简单的讨论，重点研究的问题是视线跟踪。 本文的视线跟踪算法是将眼睛的空间坐标与红外眼睛图像的LBP特征相结合作为视线判别的特征，通过支持向量回归的算法预测视线方向与屏幕坐标的映射关系，实现了人在与计算机进行交互过程中头部自然运动情况下的视线跟踪。在计算眼睛的空间坐标时，文中采用了一种新的双目视觉的算法，这种算法简单，计算量小，比较准确，能够满足本文视线跟踪中眼睛空间坐标计算的需要。利用红外眼睛图像LBP特征来表示眼睛视线的信息，是对经典的基于红外线眼睛图像的瞳孔中心反射点向量方法的一种改进。传统的瞳孔中心反射点向量的算法，在计算瞳孔中心时通常需要边缘形状检测，然后确定中心位置，由于瞳孔的形状随着眼睛运动会产生变化，而且瞳孔的边缘经常会出现模糊现象影响瞳孔中心的检测结果，同时反射点过大也会使检测的反射点位置发生偏移，所以在计算瞳孔中心反射点向量时经常会出现误差，影响实验效果。利用LBP特征不仅能够表现瞳孔中心反射点向量的信息，而且还能体现视线方向变化时眼睛的纹理变化。经过大量的实验表明，本文使用的跟踪方法比经典的跟踪算法的效果有明显的改善，视线跟踪达到了很好的效果。

关键词： 人机交互   视线跟踪   视线输入   数字图像处理  

摘要： 多媒体人机交互技术是多媒体技术和人机交互技术的结合,其主要内容是信息表示的多样化和如何通过多种输入输出设备与计算机进行交互。它包括基于视线跟踪、语音识别、手势输入等各种新的交互技术。而视线跟踪与视线输入作为这个领域中新兴的技术,成为近年来人机交互领域中倍受关注的前沿方向。围绕着视线跟踪与视线输入这个主题,本文主要探讨了人眼视觉跟踪理论与基于视线输入的人机系统等相关问题。 首先,简要论述了人机交互技术和计算机视觉理论的发展历程,并扼要介绍视线跟踪技术的现有基本原理和方法,总结其研究现状和进展。同时介绍本文的研究背景和研究内容。 其次,研究了视线跟踪技术与视线输入系统。借助现有的基于视线输入的交互系统的理论与研究模型进一步分析与总结,提出了一种人机交互系统意义上的“自然和谐”式视线输入系统,即利用以往研究者认为的“眨眼”干扰作为运动目标,运用差分法快速提取期望目标图像,进而构造该视线输入系统。 再次,在本系统模型基础之上,分析了该系统的各个组成部分功能与结构的现有设计方法,针对该系统研究领域中的相关重点与难点进行分析与设计,以此作为本文的主要研究内容。针对人机交互系统要求具备实时迅速的人眼图像处理能力,提出了将人眼跟踪划分为粗定位与精确定位两个部分进行处理,利用运动差分法初步跟踪人眼,把背景与人眼区域分开,然后利用Hough变换提取瞳孔中心,得到精确的人眼位置,以辅助光源在人眼角膜上的普尔钦斑点及瞳孔偏移为依据,通过对实验照片进行图像处理及分析来检测与判断视线输入方向。针对现有视线输入系统要求使用者头部只能固定不动的缺点,采用云台控制CCD摄像机,以适应使用时头部一定范围的自由活动,以此降低系统对使用者的操作要求。并结合系统要求设计了云台与计算机的串口通信程序。 最后,作为视线输入人机交互系统的一个典型应用,本文介绍了国外最新研究的DASHER助残文字输入系统。

关键词： 视线跟踪   瞳孔   DM642   优化  

摘要： 视线跟踪技术是未来智能人机接口的关键技术之一,在一些工业控制、机器人学和临床医学上有着广泛的发展前景。非接触式视线跟踪对用户干扰小、交互性好,但算法实现复杂,一般的处理平台不能满足视线跟踪高实时性的要求。TI公司生产的C64系列芯片具有很强的并行处理能力和信号处理功能,是实现视线追踪技术的理想平台。 本文对视线跟踪若干关键技术进行研究,并在TI-DSP DM642上实现视线跟踪系统,具体研究工作如下: 1、在查阅国内外相关文献的基础上,对视线跟踪技术发展进程及研究现状做了综述。 2、对眼睛图像中瞳孔、光斑定位算法进行研究,结合自适应阈值自动提取算法,确定光斑及瞳孔边缘点位置,提出一种随机化椭圆拟合算法。 3、对视线跟踪技术的光学采集系统进行了研究,提出了一种眼睛跟踪与调光、变焦、聚焦相结合的CCD摄像机自动调节方法。在不同外部环境光强及用户不同使用位置情况下,CCD摄像机通过自适应调节,可实时跟踪眼睛并捕获到清晰眼睛图像,避免了人工调节的繁琐并提高了调节的准确性。 4、开发多线程校准程序,采用COM技术实现校准程序的实时性处理,解决由于个体差异、设备测量引起的误差问题。 5、充分研究DSP芯片硬件结构及DSP/BIOS内核功能,针对DSP RF5参考框架的组成和工作机制进行了探讨,根据RF5参考框架的开发思路,以ICETEK-DM642视频图像处理平台作为硬件工作环境,实现视线跟踪在TIDM642上的移植和优化。

关键词： LPM特征   级联SVR   视线跟踪  

摘要： 多媒体人机交互技术是多媒体技术和人机交互技术的结合,其主要内容是信息表示的多样化和如何通过多种输入输出设备与计算机进行交互。它包括基于视线跟踪、语音识别、手势输入等各种新的交互技术。而视线跟踪与视线输入作为这个领域中新兴的技术,成为近年来人机交互领域中倍受关注的前沿方向。围绕着视线跟踪与视线输入这个主题,本文主要探讨了人眼视觉跟踪理论与基于视线输入的人机系统等相关问题。 首先,本文简要论述了人机交互技术和计算机视觉理论的发展历程,并扼要介绍视线跟踪技术的现有基本原理和方法,总结其研究现状和进展。同时介绍本文的研究背景和研究内容。 其次,不同于主动红外源照射下基于角膜反射—瞳孔中心(PCCR)的理论,提出了一种基于人眼“特征”的视线跟踪系统。具体来说是将眼睛的空间坐标与眼睛图像的LPM特征相结合作为视线判别的特征,通过级联支持向量回归的算法(级联SVR)预测视线方向与屏幕坐标的映射关系,实现了人在与计算机进行交互过程中头部自然运动情况下的视线跟踪。 用眼睛图像LPM特征来表示眼睛视线的信息,是对经典的基于红外线眼睛图像的瞳孔中心反射点向量方法的一种改进。传统的瞳孔中心反射点向量的算法,在计算瞳孔中心时通常需要边缘形状检测,然后确定中心位置,由于瞳孔的形状随着眼睛运动会产生变化,而且瞳孔的边缘经常会出现模糊现象影响瞳孔中心的检测结果,同时反射点过大也会使检测的反射点位置发生偏移,所以在计算瞳孔中心反射点向量时经常会出现误差,影响实验效果。利用LPM特征不仅能够表现瞳孔中心反射点向量所代表的方向信息,而且还能体现视线方向变化时眼睛的纹理变化。经过大量的实验表明,本文使用的跟踪方法与经典的跟踪算法相比有明显的改善,视线跟踪达到了很好的效果。

关键词： 红外电视法   人机交互   视线跟踪   眼角点定位  

摘要： 在视线跟踪系统中,提出了一种以眼角点为参考点来计算人眼注视方向和位置的新方法。该方法中以动点和参考点的差值来计算人眼的注视方向和位置。动点采用虹膜中心,因为它可以准确反映眼球的变化。参考点采用眼角点,因为眼角点在人脸上是个非常稳定的点,人脸表情的变化基本上不会引起它的位置变化。该方法克服了过去以mark点或普尔钦斑点为参考点的缺点,不需要使用者在脸上做mark点,而且允许人脸在小范围内偏转。实验证明,该方法中自动定位眼角点快速准确,可以很好地解决视线跟踪系统中眼睛相对运动距离的问题。

关键词： 视线跟踪   位置跟踪   人机交互   眼动仪  

摘要： 利用跟踪角膜反射-瞳孔中心的技术,构建了头部静止和头部自由运动两套视线跟踪系统,实时获取用户注视点的信息,通过电磁式位置跟踪器和共面彩色四点位置跟踪算法较好地解决了用户头部小范围运动问题,并且对系统的误差进行了详细分析。实验验证结果表明,头部静止视线跟踪系统实时跟踪误差小于1°,头部自由运动视线跟踪系统实时跟踪误差小于1cm,达到了良好的视线跟踪效果,为视线跟踪技术与人机交互设备的集成和广泛应用奠定了良好的基础。