视线追踪系统中视线估计方法研究

文中提出一种基于瞳孔—角膜反射(PCCR)的视线估计方法(GEMHSSO).针对现有PCCR存在的主要问题:限制使用者头部运动和个体标定问题,提出了一种单相机单光源条件下头部位置的补偿方法,实现了头部位置变化对瞳孔角膜向量影响的解析补偿,并建立一种个体差异的转化模型,进而简化标定过程为单点标定.以此为基础形成一种新的视线估计方法,本方法使精确视线估计的最小硬件要求降低到单相机(未标定)单光源,既不需要繁杂的系统标定,又实现了自然头动视线估计,并且简化用户标定为单点标定.该方法的各个环节都满足实时性要求,为面向人机交互的视线追踪系统提供了有效的解决方案.     

基于校园网的用户追踪技术

为了解决校园网用户信息的记录和跟踪，以便对各种网络安全事件进行自动定位和分析，本文分析了IP地址追踪方法，如何建立攻击路径．以识破网络攻击者的IP地址欺骗等解决校园网用户上网自动记录和追踪的关键技术。     

基于人脸视线追踪技术的嵌入式人机监护系统设计

为实时追踪用户的眼睛运动轨迹,设计一种基于人脸视线追踪技术的嵌入式人机监护系统。系统采用ARM7系列芯片作为核心硬件,利用人脸检测算法及视线追踪方法实现嵌入式人机监护系统的监护功能。实验结果表明,该系统追踪到的坐标与实际坐标一致,可以实现精准追踪。     

基于网络用户信息行为的图书馆服务创新浅析

伴随着社会的不断进步,互联网信息技术得到了迅速的发展,并影响着我们的生活的各个方面,也对我们图书馆的服务提出了新的更高的要求,本文旨在研究基于网络用户信息行为的图书馆服务创新.     

基于校园网的用户追踪技术

为了解决校园网用户信息的记录和跟踪,以便对各种网络安全事件进行自动定位和分析,本文分析了IP地址追踪方法,如何建立攻击路径,以识破网络攻击者的IP地址欺骗等解决校园网用户上网自动记录和追踪的关键技术。     

视线追踪系统眼部特征检测及视线方向计算方法研究

基于单视觉主动红外光源系统,提出了一种视线检测方法．在眼部特征检测阶段,采用投影法定位人脸;根据人脸对称性和五官分布的先验知识,确定瞳孔潜在区域;最后进行人眼特征的精确分割．在视线方向建模阶段,首先在头部静止的情况下采用非线性多项式建立从平面视线参数到视线落点的映射模型;然后采用广义回归神经网络对不同头部位置造成的视线偏差进行补偿,使非线性映射函数扩展到任何头部位置．实验结果及在交互式图形界面系统中的应用验证了该方法的有效性．     

一种新的基于瞳孔-角膜反射技术的视线追踪方法

针对现有单相机单光源视线追踪系统存在的几个问题:精度不高、头动受限以及标定复杂,提出了一种新的基于瞳孔-角膜反射(PCCR)技术的视线追踪方法.通过提出的瞳孔边缘滤波算法(RDPEF)和三通道伪彩色图(TCPCM)解决了近红外条件下瞳孔定位误差较大、瞳孔跟踪鲁棒性较差的问题,进而提高了视线特征提取的精度.通过提出的头部位置补偿方法以及个体差异转化模型,使二维映射模型允许使用者头部运动并且只需要单点标定.该方法提高了单相机视线追踪的精度和应用范围,为面向人机交互的视线追踪系统提供了有效的低成本解决方案.     

视线追踪系统中特征参数提取方法研究

为了提取人眼的高精度亚像素特征参数,利用亮瞳现象,提出了一种基于多通道图像的高精度亚像素特征参数提取方法。该方法首先通过差分图像滤波获得瞳孔区域,进而检测瞳孔区域的边缘,并在眼睛区域附近基于灰度,搜索角膜反射区域; 然后求取其质心用于定位角膜反射区域中心,并对瞳孔边缘做滤波,以消除角膜反射对瞳孔边缘轮廓的影响,进而利用椭圆拟合来定位瞳孔中心;最后提取包括人眼特征和人脸位置的多个参数,另外,还建立了一个多特征参数提取的流程,为下一步的视线估计提供了参数依据。 实验结果及视线追踪系统最终的视线估计结果证明,该方法是有效的。     

基于中文搜索引擎网络信息用户行为研究*

为了更好地理解中文搜索用户的检索行为,首先建立一个搜索引擎选择平台,主要是用来生成研究中所需的日志文件;然后从中英文用户的搜索行为差异的角度出发,对日志文件进行深入研究,包括各中文搜索引擎使用率比较以及中文用户输入查询行为的一些规律等。研究结果表明,对准确地评测搜索引擎检索的效果以及未来中文搜索引擎设计的改进都有较好的指导意义。     

基于动态用户画像的信息推荐研究

针对传统信息推荐方式精度偏低的问题,引入用户画像作为推荐基础,在深入研究文本分类和用户行为后,提出一种基于动态用户画像的推荐方法.该方法通过动态分析用户历史数据,预测用户的兴趣变化趋势,从而实现动态推荐.离线实验证明,该方法在预测用户偏好变化方面具有一定优势,相较于传统的基于标签的信息推荐,提高了推荐精度.     

视线追踪系统中眼睛跟踪方法研究

为解决视线追踪系统中红外图像瞳孔跟踪鲁棒性差的问题, 提出一种基于伪彩色图的粒子滤波瞳孔跟踪算法. 利用亮暗瞳现象, 提出三通道伪彩色图(Triple-channel pseudo-color map, TCPCM)的概念, 并将其引入瞳孔跟踪过程. TCPCM充分利用了各通道信息, 瞳孔区域的色彩明显与人脸其他部位不同, 提高了跟踪的稳定性与精确性. 采用了直方图相似性度量与几何相似性度量相结合的二次更新的瞳孔感知模型, 提高了粒子权重的可信性. 针对实时性要求, 引入快速特征提取步骤, 减少特征提取的时间, 提高特征提取的可靠性. 实验结果表明, 该算法在瞳孔目标检测效果、跟踪稳定性和运行时间方面都有良好的性能.     

网络用户行为审计技术

如何感知用户网络行为,实现对网络用户行为的审计,并根据审计结果对网络用户行为进行控制,一直是网络管理者关注却难以解决的问题。本文通过对网络用户行为审计技术的介绍,结合华为3Com技术有限公司的XLog网络日志分析系统和CAMS综合接入管理系统,给出了网络用户行为审计的解决方案。     

用户新闻信息浏览行为和感知价值研究

随着互联网技术的发展,用户信息行为的研究越来越受到重视,浏览行为是用户信息行为的重要组成部分,浏览行为的研究对提升用户体验具有重要意义.以今日头条用户为研究对象,基于顾客感知价值理论,使用访谈法与问卷调查法相结合的方法,探索影响用户浏览新闻的行为的因素.研究发现,用户在移动端浏览新闻场景下,只有实用价值对新闻浏览行为正...     

可信网络中用户行为可信的研究

目前网络安全受到严重的挑战,国际研究表明网络安全正向着网络可信方向发展,未来网络安全是增加行为可信的可信网络,它主要包括服务提供者的可信、网络信息传输的可信和终端用户的可信.通过研究用户的行为信任,不仅可以减少或避免与恶意用户交往,而且因为服务提供者与用户之间建立了互信,从而提高了它们合作完成任务的可能性,降低了因不信任带来的监控和防范等额外开销,所以对用户行为可信的研究不仅可以提高网络的安全性而且也可以提高网络的性能.以可信网络中用户行为可信研究为核心,提出了面向可信网络的用户行为信任的评估、预测与控制架构,包括行为信任的可靠评估;满足不同安全与性能需求的灵活的信任预测;基于信任与风险、利益得失的系统访问博弈决策;基于信任的动态的资源访问控制和以信任预防为主,实时监控为辅的异常行为的监控与防范等.并把这些用户行为可信管理机制进行有效组合,实现了动态控制与静态控制,信任与风险的统一,为可信网络的进一步研究提供基础.     

基于网络用户行为的网站发展研究

基于网站用户群体的行为特征在很大程度上体现了网站的发展状况,为从用户行为的角度研究网站的发展,在互联网中提出了空间的概念,并定义了互联网空间和网站发展空间,分别用来代表整个互联网以及衡量网站的发展现状和发展趋势。为展示各个网站在互联网空间中的位置分布情况和发展空间大小,使用网站用户规模、用户满意度和重访率三个参数建立了网站发展空间模型。根据网络用户行为指标的特征,对应地提出了模型参数的计算方法,进而通过网站发展空间模型直观地展示各个网站的发展情况和发展趋势。针对移动互联网的快速发展,在移动互联网中更能体现网站的发展过程,因此采用来自某大型移动网络的用户点击流数据对网站发展空间模型进行实验,详细分析并展示真实网站的发展现状,准确地预测网站的发展趋势,验证网站发展空间模型的有效性。     

使用DPI技术研究校园网站的用户行为

针对如何通过吸引用户对校园网的资源进行访问,提高教学资源利用率问题,使用DPI技术对校园网用户行为作深度挖掘,通过对用户行为流量的实时采集,从中提取用户行为特征,并对这些行为特征进行归类、入库、分析,在此基础上研究网站优化策略,从而使校园网站的设计更具人性化、个性化,吸引用户对网站访问,使得网站上教学资源能够被有效地利用起来.     

基于头部姿态分析的摄像头视线追踪系统优化

实时视线跟踪技术是智能眼动操作系统的关键技术。与基于眼动仪的技术相比，基于网络摄像头的技术具有低成本、高通用性等优点。针对现有的基于摄像头的算法只考虑眼部图像特征、准确度较低的问题，提出引入头部姿态分析的视线追踪算法优化技术。首先，通过人脸特征点检测结果构建头部姿态特征，为标定数据提供头部姿态上下文；然后，研究了新的相似度算法，计算头部姿态上下文的相似度；最后，在进行视线追踪时，利用头部姿态相似度对校准数据进行过滤，从标定数据集中选取与当前输入帧头部姿态相似度较高的数据进行预测。在选取不同特征人群的数据上进行了大量实验，对比实验结果显示，与WebGazer相比，所提算法的平均误差降低了58~63 px。所提算法能有效提高追踪结果的准确性和稳定性，拓展了摄像头设备在视线追踪领域的应用场景。     

基于头部姿态分析的摄像头视线追踪系统优化

实时视线跟踪技术是智能眼动操作系统的关键技术。与基于眼动仪的技术相比,基于网络摄像头的技术具有低成本、高通用性等优点。针对现有的基于摄像头的算法只考虑眼部图像特征、准确度较低的问题,提出引入头部姿态分析的视线追踪算法优化技术。首先,通过人脸特征点检测结果构建头部姿态特征,为标定数据提供头部姿态上下文;然后,研究了新的相似度算法,计算头部姿态上下文的相似度;最后,在进行视线追踪时,利用头部姿态相似度对校准数据进行过滤,从标定数据集中选取与当前输入帧头部姿态相似度较高的数据进行预测。在选取不同特征人群的数据上进行了大量实验,对比实验结果显示,与WebGazer相比,所提算法的平均误差降低了58~63 px。所提算法能有效提高追踪结果的准确性和稳定性,拓展了摄像头设备在视线追踪领域的应用场景。     

运动物体的头戴式视线追踪控制系统设计

设计了一种基于嵌入式的头戴式视线追踪控制系统.它将实际运动物体作为控制对象,以人眼为控制源,采用图像处理算法和坐标映射模型,实现视线追踪技术.通过质心检测和椭圆拟合算法的比较与优化,系统定位瞳孔中心的角度误差精确到1.4°以内,再利用最小二乘法进行视线空间坐标变换,最终控制运动对象移动到注视点.实验结果表明,人眼距离被控对象2 m内时,被控对象的定点误差在5 cm内,系统响应时间在0.3 s内,满足用户日常操作要求.     

基于多维决策属性的网络用户行为可信度评估

网络用户行为可信的评估具有不确定性、复杂性等特点。针对已有模型在动态适应性、主观分类权重、决策属性建模粗糙等方面的不足,本文提出了一种新的网络用户行为可信评估模型。采用更完善的决策属性来衡量用户行为可信性,基于AHP原理计算直接可信度,运用信息熵理论客观的分类方法,确定各个决策属性的权重,并通过加权几何平均融合各决策属性。实验结果表明,该模型能够准确评价网络用户行为的可信性,反映网络用户行为可信性的动态变化特性。与传统模型相比,在准确度和安全性方面有了很大提高。