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.     

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.     

基于瞳孔-角膜反射技术的视线跟踪方法

视线跟踪是基于多通道的人机交互技术的重要研究内容．而基于瞳孔-角膜反射技术的视线方向是目前应用最广泛的视线跟踪技术之一。瞳孔-角膜反射技术的主要目的是提取人眼图像中瞳孔-角膜反射向量作为视线方向计算模型所需的视觉信息,通过搭建红外光源设备提取瞳孔-角膜反射向量构建基于瞳孔-角膜反射技术的视线跟踪系统,为面向人机交互的视线跟踪研究提供可行的低成本解决方案。     

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.     

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．     

基于瞳孔角膜反射技术的视线估计方法

作为信息获取与人机交互的一种新型方式,视线跟踪技术已经成为计算机视觉领域的热门研究方向。视线跟踪的核心技术是视线估计。针对现有视线估计方法标定复杂、限制头部运动等问题,提出了一种改进的基于二维瞳孔角膜反射技术的视线估计方法。在单相机单光源条件下,通过建立瞳孔角膜反射模型、补偿个体差异误差、补偿头部运动误差等步骤实现单点标定视线估计。实验结果表明,用该算法估计视线,在一定范围内,头部移动不会带来精度的明显下降。     

一种新的单点标定视线估计方法

在单相机单光源条件下,针对现有视线估计方法标定过程复杂的问题,提出一种新的单点标定视线估计方法. 该方法预先建立屏幕中多个点的视线估计统计模型,进而通过插值估计用户在屏幕中的视点. 主要创新工作有：1） 提出一种基于统计的单点标定视线估计模型,降低了标定过程的复杂度;2） 采用增量学习方法进一步更新模型,提高模型对不同用户以及头部运动的适应性. 实验证明,本文方法在设备简单、允许头部运动的前提下,只需单点标定就能够取得较高精度.     

基于视线追踪技术的网络用户信息行为研究

本文在介绍视线追踪技术的原理及其实现手段的基础上,阐述了目前在信息行为研究领域中,利用视线追踪技术对用户信息行为进行研究所取得的研究成果以及研究意义。     

非接触动态实时视线跟踪技术

视线跟踪技术是智能眼动操作系统的关键技术,是实现先进眼动操作系统作为高级人机交互应用的基础和前提。较为完整地阐述了非接触式视线跟踪技术的发展历程,并详细介绍了现有的实现视线或注视点实时动态跟踪测量的非接触视线跟踪技术,包括2D视线跟踪方法、3D视线跟踪方法和基于3D模型的视线跟踪方法。通过分析和比较现有的三类方法的最新进展,介绍了视线跟踪技术目前面临的科学问题,提出了基于双目立体视觉的头戴式自由空间视线跟踪测量方法,指出了视线跟踪技术应满足基于眼动操作系统的智能人机交互方法向自由空间操作发展的需求,朝着高精度、易配置、更大视线活动范围的自由空间视线测量方向发展。     

Eye gaze tracking using corneal imaging and active illumination devices

This paper shows a novel eye gaze tracking (EGT) technique using the corneal imaging technique. Compared to the existing pupil center and pupil reflection techniques, our approach directly finds PoG in the reflected scene image at the human corneal surface. As a result, it does not suffer from the parallax issue and does not require per-setup system calibrations. To achieve this system, we develop following techniques: First, we use the idea of the gaze-reflection point (GRP), where light from the PoG in the scene reflects at the corneal surface into an eye image. Second, illuminating the whole scene or particular objects using coded structured light enables robust and accurate matching at the GRP to obtain the PoG in a scene image. For this purpose, we show two implementations: a special high-power IR LED-array projector and active LED markers. Experimental evaluation shows that the proposed scheme achieves considerable accuracy and successfully supports depth-varying environments as well as practical applications including observation in a conversation scene. We believe the proposed EGT technique has considerably large potential to solve major issues of current EGT systems, expands the application fields of the EGT and increases the usability of interactive systems.     

人体自由运动状态下的视线追踪算法研究*

针对人体在大空间范围内自由运动时视线方向难以追踪的问题,构建了一套基于光学跟踪设备的头戴式视线追踪系统。系统通过被动式光学追踪设备和头戴式眼部摄像机获取使用者的头部运动状态与眼部图像,然后依据初始标定结果来估计使用者自由运动状态下的视线方向;最后对系统进行简化,得到了适用于同类环境、与具体硬件设备无关的视线跟踪三点三面三变换几何模型。对系统进行应用实验和误差分析表明,使用者在3.0 * 3.2 * 2.0 m的大工作空间内自由运动时视线追踪误差为1.69度,频率为20赫兹。     

基于小波特征提取的语音监测系统

论文针对小波变换和语音信号的特点,把小波变换和形态滤波法结合应用于语音信号基音周期的提取,并在此基础上把小波变换和说话人声道特征参数相结合,用于声道特征的提取。最后在以上研究的基础上设计了一种用于公安侦破和司法鉴定的语音监测系统。     

基于尺度不变特征的光流法目标跟踪技术研究

针对目标跟踪问题中目标和场景动态变化的问题,提出了一种结合尺度不变特征变换（SIFT）和光流估计算法并改进模板更新策略的目标跟踪算法。SIFT特征是一种局部特征,具有尺度和旋转不变性。光流场反映的是一种全局特征,表示像素点强度的变化。SIFT特征点可以很好地满足光流估计的条件。实验结果表明这种改进后的目标跟踪算法能应用于部分遮挡的情况,并且相对于传统光流法具有更高的精确度。     

基于拓扑重构的流线特征跟踪算法

地下水流线的构造与可视化有助于提高数值模拟后处理的效率。以研究区地下水渗流场的连续流线仿真模拟为目标,建立了核心拓扑结构和动态重构时所需要的拓展拓扑结构,基于有限元数值计算理论方法,结合地下水渗流场的实际运移情况,探讨了在流线模拟过程中的特征提取问题。在此基础上,提出了一个快速、健壮的流线自动跟踪算法,可用于流线和流经时间的计算。并以北京市平原区地下水渗流场为例,实现了虚拟开采井条件下和实际复杂流场的地下水流动仿真模拟。     

适用于倾斜影像的加速KAZE-SIFT特征提取算法

针对传统正摄影像的特征提取算法处理倾斜影像匹配效果不佳的问题，在已有特征提取算法的基础上，提出了一种适用于倾斜影像的特征提取算法--加速KAZE-尺度不变特征变换（AKAZE-SIFT）算法。首先，为保证特征检测的准确性与独特性，采用充分保留图像轮廓信息的加速KAZE（AKAZE）算子进行特征检测；其次，为提升特征描述的稳定性，采用稳健的尺度不变特征变换（SIFT）算子进行特征描述；然后，依据目标特征向量和候选特征向量间的欧氏距离确定粗匹配点对；最后，采用随机抽样一致性算法进行单应性约束，提高匹配纯度。模拟影像在倾斜摄影条件下的模糊、旋转、亮度、视角和尺度变化，对特征提取算法性能进行评估，实验结果表明，AKAZE-SIFT算法相比SIFT算法和AKAZE算法召回率分别提高了12.8%和5.3%，精准率提高了6.5%和6.1%，F1值提升了13.8%和5.6%；提取效率优于SIFT算法，略逊于AKAZE。AKAZE-SIFT算法具有良好的检测和描述能力，更适用于倾斜影像特征提取。