关键词： 视线跟踪系统   CCD摄像机   自适应调节   自动聚焦   眼睛跟踪  

摘要： 分析了视线跟踪系统中光源、摄像机、眼睛角膜及光斑的几何位置关系,提出了眼睛跟踪策略和一种调光、变焦、聚焦相结合的CCD物镜自动调节方法。对捕获图像进行处理,依据图像灰度均值控制光圈,以适应外部环境光强变化;利用SMD算子大步幅快速粗聚焦,提取图像中光斑信息控制云台瞄准、跟踪眼睛,并进行变焦控制,可在用户头肩图像中自动定位眼睛,适应用户头部位置变化;在眼睛区域自动确定检测窗,在检测窗内使用FSWM聚焦算子判断图像清晰度,实现自动聚焦。若图像中能提取瞳孔信息,则依据瞳孔边缘梯度均值实时调整聚焦。实验表明,在不同外部环境光强及用户在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。

关键词： 眼控鼠标   视线跟踪   图像处理   椭圆拟合  

摘要： 利用基于图像处理技术的视线方向识别、跟踪方法,通过近红外光线在眼睛角膜反射产生的光斑和瞳孔中心的位置关系来确定视线方向,推导出人眼在计算机屏幕上的注视点,进而实现人眼对鼠标的定位与操作,其在显示屏上定位精度可达到40×40像素.

关键词： 边缘检测   亚像素   椭圆拟合   视线跟踪   红外图像  

摘要： 为提高视线跟踪系统的分辨率和精确度,提出了一种亚像素精度的边缘检测与中心定位算法。利用设计的一维边缘检测算子对瞳孔像素级边缘点进行提取,然后利用边缘点小邻域内梯度方向上图像信息,进行亚像素边缘位置检测,最后经椭圆拟合确定瞳孔中心的精确位置及瞳孔形状参数。仿真实验验证了算法的有效性,提出的算法已被成功应用于实时视线跟踪系统中。

关键词： 视线跟踪   立体视觉测距   摄像机标定   人脸检测   多媒体人机交互  

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。而视线跟踪作为这个领域中新兴的技术，引起了国内外研究者的浓厚兴趣，成为近年来人机交互领域中倍受关注的前沿方向。围绕着视线跟踪这个主题，本文主要探讨了立体视觉测距和人脸检测、跟踪等相关问题。\n 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。\n 其次，研究了双目CCD立体视觉测距理论。提出了摄像机的数学模型，总结了常用的摄像机标定方法，并对双目CCD系统测距建立数学模型，分析其系统误差。在此基础上，提出了基于BP的双目CCD标定算法，来获取测距系统的数学模型。\n 再次，研究了人脸特征检测与跟踪技术。首先利用人脸肤色模型，把人脸与背景区分开来，寻找连通区域，利用人脸的几何特征，排除与肤色相近的非人脸区域，得到人脸区域。然后对人脸区域的上半部分进行动态阈值分割，把眼睛区域与肤色区域区分开来，得到人眼区域，二值化提取虹膜，利用Sobel算子提取虹膜边缘，Hough变换提取虹膜圆心，而内眼角的提取则采用SUSAN算子。最后对人脸区域的下半部分，利用唇色模型提取嘴唇区域，运用嘴唇模板进行唇线拟合，得到左右嘴角。完成人脸特征检测之后，对人脸的跟踪做了简单的研究。\n 最后，研究了视线跟踪算法。借助眼球的数学模型以及双目CCD测距技术，根据虹膜相对眼角和嘴角的移动距离，计算出视线的方向。在此基础上，设计了一个基于双目摄像机的视线跟踪系统原型，该系统由双目CCD测距、人脸检测、人脸跟踪和视线跟踪四大模块组成。实验结果表明，平均的视线偏差角度为8.

关键词： 图像处理   视线方向跟踪   人机交互  

摘要： 提出一种基于图像处理技术实时跟踪视线方向的方法,并介绍其原理和组成,以及图像处理技术的应用。通过对采集到的序列图像进行图像处理和分析,以虹膜和瞳孔中心位置的变化来计算视线方向。结果表明,该方法采用两次图像预处理过程,保证了头部变动时视线方向跟踪的准确性,有效提高处理效率,为今后研究视线识别技术打下了一定基础。

关键词： 视线跟踪   嵌入式   数字图像处理   跟踪目标定位  

摘要： 视线跟踪系统是图像实时处理的重要应用课题。本系统实现了被跟踪目标的定位,即通过眼睛盯视计算机屏幕上的运动目标,通过眼睛虹膜的运动来获得被跟踪目标的具体坐标位置。本文分别对视线跟踪系统的原理和构成进行了阐述,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,通过图像处理等方法从而获得被跟踪目标的具体坐标位置,本系统首先在PC机上进行了仿真实现,并提出了基于DSP和FPGA嵌入式系统的视线跟踪系统方案设计。其中,对眼睛虹膜中心定位和眼角点定位以及硬件部分的方案设计是本论文主要研究的内容。 本文研究开发的视线跟踪系统,在定位被跟踪目标的过程中,结合现有的实验设备,改变以往研究中视线跟踪的方法,我们首先对红外灯照射下的眼睛图像进行采集和预处理,找到眼睛虹膜中心的精确位置。然后,本系统改变以往以mark点为参考点,而采用眼角点为参考点,通过图像处理方法找到眼角点的精确位置。在定位眼角点精确位置的时候,采用了两次定位的方法,第一次根据虹膜中心位置粗略估计眼角点位置,第二次根据前一次的位置,确定更小的搜索区域再进行定位,从而得到更精确的眼角点位置。本系统实验证明,此种方法能够有效提高系统的稳定性、自适应性。

关键词： 视线跟踪   眨眼检测   眼控鼠标   自动调焦   亚像素   椭圆拟合  

摘要： 视线跟踪技术是未来智能人机接口的关键技术之一,在工业控制、机器人学和临床医学上有着广泛的应用前景。基于角膜反射原理和图像处理的视线跟踪技术,具有非侵入的优点,近年来取得了较快进展。但由于视线跟踪技术还没有完全成熟及眼动本身的特点,现有的视线跟踪技术要解决的主要问题是:提高视线跟踪系统的精确度;提高系统的可靠性;简化校准程序;减少对用户的限制。针对上述问题,论文对单摄像机视线跟踪技术进行了深入研究,减少了对用户头部的限制;提高了系统的精确度、可靠性及便利性。 论文的主要创新性研究工作如下: 1.提出了一种单摄像机视线跟踪方法,利用三个光斑和瞳孔中心的位置关系计算视线方向,校准参数随用户头部位置不同而自动选择;同时改进了特征检测算法。提出的方法减少了系统在使用过程中对用户头部的限制,提高了系统的精确度、可靠性及便利性。 2.对视线跟踪技术的光学采集系统进行了研究,设计了一种实时跟踪眼睛与调光、变焦、聚焦相结合的CCD摄像机自动调节系统。在不同外部环境光强及用户不同使用位置情况下,摄像机可由大视场下的头肩图像通过自动调节,实时跟踪眼睛并捕获到小视场下的眼睛清晰图像。避免了人工调节的繁琐并提高了调节的准确性。 3.对眼睛图像中瞳孔定位算法进行了研究,提出了一种眼睛红外图像中瞳孔椭圆边缘及中心的亚像素定位算法,能够精确地确定瞳孔中心位置,提高了系统的精确度。 4.提出了一种眨眼检测算法和在人脸图像序列中判别眼睛睁、闭状态的方法,提出的算法检测正确率高,可应用于视疲劳监视及眼控鼠标。

关键词： 视线跟踪   位置跟踪   人机交互   光学透视式HMD  

摘要： 本文基于角膜反射-瞳孔中心的视线跟踪技术,构建了头部静止台架式和头部自由运动头盔式两套视线跟踪硬件框架,并开发了与之配套的软件系统。本文开发的视线跟踪系统能够实时提供用户注视点信息,获得用户的感兴趣区域。通过实验获得的数据进行精度分析可知,头部静止的台架式视线跟踪系统平均误差为0.9585°,头部自由运动的头盔式视线跟踪系统几何标定平均误差为9.5871mm。本文开发的视线跟踪系统成本低,通过引入电磁式位置跟踪器和共面4彩色标志点位置跟踪算法,可允许用户头部在一定的范围内自由运动。 为了满足增强现实维修诱导系统对人机交互的要求,通过将视线跟踪技术和增强现实技术进行整合,本文为维修诱导系统提供一种具有直接性、自然性及双向性的视线交互手段,为增强现实维修诱导系统的研制打下了良好的基础,为视线跟踪系统的实际应用开辟了新的领域。本文所取得的研究成果有: 1.视线跟踪系统硬件 ①基于角膜反射-瞳孔中心技术,构建了头部静止的台架式视线跟踪系统硬件框架;②在头部静止的视线跟踪系统基础上,引入电磁式位置跟踪器和共面4彩色标志点位置跟踪算法,构建了两套允许头部自由运动的视线跟踪系统硬件框架;③提出了将视线跟踪系统和光学透视式头盔显示器的整合方案,并给出了一种减小整合系统硬件体积的硬件结构改进方案。 2.视线跟踪系统软件 ①基于OpenCV计算机视觉开源代码,开发了基于Starburst算法的头部静止的视线跟踪系统软件;②基于电磁式位置跟踪器开发库,开发了头部自由运动的视线跟踪系统软件。

关键词： 图像处理   眼动测量   图像跟踪   视线方向  

摘要： 伴随现代战斗机机动性能的不断提高，航空火力控制系统要求也越来越高，其重要组成部分头盔瞄准具/显示器越来越受到重视，国外已开始装备部队，而我国技术还相对落后，其中重要问题就在于头盔质量过重以及跟踪技术还不够精确，因此研究一种先进的瞄准方法及其系统就显得尤为重要。论文正是在此背景下，对头盔显示器中人眼视线方向相对头部位置的跟踪做了深入的研究。 论文通过对头盔显示器概念和作用的介绍，引出其中一种重要技术——视线跟踪技术，论述了视线跟踪技术的发展状况及前景。然后介绍了视线跟踪技术中关键的眼动特性及其测量方式，比较以往的视线方向跟踪系统后，在其基础上提出了一种新的视线方向跟踪方案。从新的角度考虑问题，提出视频图像处理法，即从两幅图像中同一瞳孔特征点位置的偏移来判断视线移动的方向，该方法与传统普尔钦斑点法不同，可满足头部在正常转动的情况下对于视线方向检测的准确性。并根据眼球的光学特性，设计出了视频图像处理法采集图像的摄像光路系统。 为了更精确的提取特征点位置，并且保证计算速度以满足实时性的要求，结合分析图像滤波、图像分割以及图像跟踪算法后，提出利用中值滤波对采集到的图像进行滤波去噪预处理，然后结合阈值分割方法，采用波门跟踪中的矩心跟踪算法提取图像的特征点位置。再与基准图中对应特征点位置进行比较，依照坐标与偏转角度的关系可得出单眼视线偏转的方向。配合头部转动中心点和两个表征人眼眼点之间的几何位置关系，论文提出了一套算法，将两单眼视线方向的偏转合成为视线方向相对头部位置的偏转。 综合以上算法，采用VC++6.0编程工具结合DirectX SDK开发包在Windows下实现了具体功能，在仿真试验环境下取得良好效果。结果证明，论文提出的基于视频图像处理的视线方向跟踪算法是可行的。

关键词： 视线跟踪   角膜反射   自适应阈值   直方图   椭圆拟合   校准  

摘要： 提出一种能对环境光强变化、用户头部位置变化自动适应的视线跟踪方法,减少了视线跟踪系统对使用者的头部限制。改进了视线跟踪算法:依据直方图,给出了一种自适应阈值提取方法;依据瞳孔边界点的灰度信息、梯度信息及瞳孔边界曲线的平滑信息综合判据,给出了一种提取瞳孔边界点的一维算法;给出了一种随机化椭圆拟合算法;讨论了去除眼皮、眼睫毛及光斑干扰的方法。实验结果验证了算法的有效性。