基于图像处理技术的瞳孔和角膜反射中心提取算法

为了提高瞳孔中心的实时提取精度和抗干扰能力,利用基于瞳孔-角膜跟踪法原理和图像处理的眼动跟踪技术,实现瞳孔和角膜反射中心的精确提取.首先在红外光源条件下,用摄像机捕获人眼图像,通过图像自适应二值化阈值确定图像处理区域,以减小处理时间;其次,利用高低2次二值化阈值提取角膜反射中心;然后求取自适应最佳阈值确定瞳孔位置和大小;最后用梯度法提取瞳孔轮廓特征点,并用椭圆拟合瞳孔的方法确定瞳孔中心.实验结果表明,该算法在保证瞳孔和角膜反射中心提取的准确性和稳定性的同时,能满足实时处理要求.     

改进的遮挡条件下瞳孔检测方法

受到眼睑、睫毛、反光等干扰,提取的瞳孔往往无法近似成标准的椭圆,给瞳孔精确检测带来了难度。针对遮挡问题,提出了一种改进的遮挡瞳孔精确检测方法,该方法首先获取瞳孔图像的感兴趣区域,在对该区域进行阈值分割的基础上,通过滤波去噪和扫描线法去除光源反光的影响;根据沿遮挡瞳孔的分界线进行水平旋转,应用内接平行四边形法确定瞳孔的中心;根据圆形检测理论,提出一种中心修正算法,将求得的两个圆的交点作为眼睑与瞳孔的交点,计算出旋转角度,从而精化瞳孔中心的定位;最后利用五点法计算得到的瞳孔椭圆参数作为初始值,通过最小化拟合椭圆与边缘点之间的欧氏距离,使得该椭圆在非线性最小二乘意义下是最优的。实验结果表明,该方法具有良好的鲁棒性和准确性,在遮挡不超过瞳孔面积一半的情况下,能得到较为精确的瞳孔位置和边界。     

非接触式眼压计人眼跟踪算法研究

非接触式眼压计测量眼压的前提是对人眼瞳孔进行精确跟踪定位.通过对非接触式眼压测量跟踪系统的研究,提出汇聚式双目视觉的人眼瞳孔跟踪方法,采用结合帧差法和Mean-Shift算法的改进算法进行目标跟踪,解决了Mean-Shift算法对瞳孔进行跟踪过程中,有跟踪目标丢失现象的问题,通过下位机驱动三轴电机进行移动,调整系统与人眼的相对位置,以实现人眼瞳孔的精确跟踪.经在样机上实验,其结果表明:系统跟踪定位误差≤0.1 mm,跟踪过程在1s内完成.     

轻音乐对驾驶疲劳的双向影响

目的本实验探索驾驶负荷累积与轻音乐对驾驶疲劳的影响。方法采用2(驾驶负荷累积)×2(音乐条件)×3(模拟驾驶阶段)混合设计,对32名驾驶员被试进行模拟驾驶实验,采集驾驶员驾驶速度和他们的垂直搜索广度与瞳孔直径。结果第45-60 min时,对于无驾驶负荷累积的被试,轻音乐组车速显著快于无音乐组,轻音乐组垂直搜索广度显著大于无音乐组;对于有驾驶负荷累积的被试,轻音乐组的瞳孔直径小于无音乐组(边缘显著),轻音乐组的车速慢于无音乐组。结论轻音乐对无累积疲劳的驾驶员具有唤醒作用,加快他们的车速,扩大垂直搜索广度,对驾驶绩效具有积极的影响;轻音乐对有累积疲劳的驾驶员会产生催眠作用,缩小瞳孔直径,车速减慢,对驾驶绩效具有消极的影响。     

一种融合Hough变换和ASM定位瞳孔中心点方法

特征点的准确定位是机器视觉和模式识别的关键技术之一.主动形状模型(ASM)是一种传统的图像特征点定位算法,具有较高的精确性和鲁棒性.为了提高ASM人脸瞳孔特征点定位的精确度,提出了使用Hough变换方法来改进瞳孔特征点的定位.通过ASM算法,初步定位出瞳孔特征点,并使用Sobel算子对图像进行边缘检测,然后在人眼位置选择一个合适的窗口使用Hough圆检测,找出精确瞳孔点相对于ASM初步定位瞳孔点的偏移量.在实验室采集的人脸图像上的对比实验表明,该方法能够显著的改善ASM人眼瞳孔特征点定位准确性.由于使用了初定位进行了搜索范围的限制,计算量也得到了有效的控制.     

弧线的魅力

天弓A6以ADS一贯的弧形设计为基准，将外观工艺与内在音质表现置于同等重视地位。     

隧道口减光罩路段视觉适应性分析

为研究减光罩设置对隧道口光环境及进出隧道口时驾驶视觉安全的影响,基于隧道口减光罩等比例微缩模型仿真及驾驶模拟实验平台构建进出隧道口路段驾驶环境,利用眼动仪测量驾驶员在进出隧道口时瞳孔面积变化速度,对驾驶视觉安全进行评价。对比无减光罩实验结果表明:有减光罩条件下,进出隧道口路段光环境变化相对平缓,有效降低了"黑白洞效应";驾驶员进出隧道口路段瞳孔面积变化速度减小,且驾驶员瞳孔面积变化速度最大值与其持续时间均低于临界值,有效减少光环境突变造成的视觉安全问题。     

驾车接近隧道过程中驾驶员瞳孔大小变化规律

为了解驾驶员驾车进入隧道过程中的瞳孔变化过程,让8位驾驶员分别驾车进入4座隧道,在此过程中用眼动仪记录驾驶员的瞳孔大小。分析眼动仪记录得到的驾驶员瞳孔大小数据的特征,通过小波变换进行数据处理,得到了驾驶员驾车进入隧道过程中瞳孔大小变化曲线。分析驾驶员瞳孔大小变化曲线发现,不同驾驶员的瞳孔大小存在个体差异;同一驾驶员多次测试的瞳孔大小存在一定的随机性;在接近隧道过程中驾驶员瞳孔逐渐变大,并在隧道洞口附近急剧变大;不同驾驶员的瞳孔变化趋势存在一定的差异;驾驶员瞳孔大小除受适应亮度的影响外,还受驾驶员的心理等因素的影响。     

基于近眼红外图像的高精度瞳孔中心定位方法

针对近眼红外相机采集的人眼图像存在反射光斑干扰和瞳孔部分遮挡导致瞳孔中心定位精度不高的问题,提出了一种高精度瞳孔中心定位方法。首先获取瞳孔部分感兴趣区域,减小后续计算量;再采用中值滤波去除椒盐噪声;接着利用阈值分割、形态学处理、获取最大连通区域和边缘检测去除背景区域及残留噪声,提取瞳孔边缘轮廓;然后采用光斑区域检测剔除光斑干扰点,判断瞳孔遮挡情况并去除非边缘点,最后利用改进椭圆拟合算法定位瞳孔中心。实验结果表明,该算法能够在瞳孔受反射光斑干扰和被部分遮挡情况下准确定位到瞳孔中心,总体精度达到98.2%。     

S图像检影法口诀

正1大瞳中和图像口诀中和看面貌,瞳孔分大小;8毫正血红,外有红亮套;转程不变样,再转暗心到;暗亮各一半,红光新月照;全暗告结束,顺序六个貌。2小瞳中和图像口诀小瞳看中和,正貌色暗红;周围色稍深,亮圈不清白;小侧分暗心,亮顺黑逆动;大侧红光顺,新月实难分;前进看暗心,又大又暗黑;后退看亮区,顺动较明白;3中和图像鉴定口诀中和很重要,认真看面貌;定位不能动,一动就要跳;正貌进三步,紫棕呈新貌;若用内切光,红光新月照;同侧红光顺,对侧月反跳;前进向太阳,后退月亮到。