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北京理工大学学报 2018年第12期38卷 1263-1268页

作者：王向周张新郑戍华北京理工大学自动化学院北京100081

针对视线追踪系统成本高、标定算法复杂的问题,研究了一种低成本视线追踪系统.系统采用低成本网络摄像头,采集到的图像首先采用Haar-like特征与肤色结合算法来进行人脸检测,并利用主动表现模型算法和光流法定位并跟踪人脸特征点;然后利... 详细信息

针对视线追踪系统成本高、标定算法复杂的问题,研究了一种低成本视线追踪系统.系统采用低成本网络摄像头,采集到的图像首先采用Haar-like特征与肤色结合算法来进行人脸检测,并利用主动表现模型算法和光流法定位并跟踪人脸特征点;然后利用梯度向量法进行瞳孔中心检测;为了提高系统精度和鲁棒性,提出了一种人工神经网络的动态标定算法.实验表明,视线追踪系统不仅具有很好的鲁棒性,而且具有较高的精度,在头部静止的情况下平均误差为1.34°,在头部运动的情况下平均误差为3.26°.

关键词：主动表现模型梯度向量法人工神经网络动态标定算法

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基于单个网络摄像头的视线追踪系统研究

基于单个网络摄像头的视线追踪系统研究

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作者：张新北京理工大学

学位级别：硕士

针对目前视线追踪系统发展受限于成本高和组成复杂等因素,研究了一种基于单个网络摄像头的低成本视线追踪系统。系统硬件采用电脑集成的单个低成本网络摄像头,摄像头可以采集640×480或320×240像素的RGB图像。软件部分主要包括眼睛实... 详细信息

针对目前视线追踪系统发展受限于成本高和组成复杂等因素,研究了一种基于单个网络摄像头的低成本视线追踪系统。系统硬件采用电脑集成的单个低成本网络摄像头,摄像头可以采集640×480或320×240像素的RGB图像。软件部分主要包括眼睛实时定位模块、特征检测与跟踪模块、动态标定模块三部分。在眼睛实时定位算法研究中,提出了一种Adaboost算法和主动表观模型的融合算法,实现了人脸66个特征点的检测,即眼睛的准确定位;通过光流法实时追踪特征点,解决了实时定位眼睛位置困难的问题,从而解决了视线追踪系统中眼睛定位的实时性和鲁棒性较差的问题。在特征检测与追踪模块中,采用梯度向量法检测低像素眼睛图像的虹膜中心,主动表观模型算法检测内眼角位置和头部三维参数,解决了低像素图像的虹膜中心检测较为困难的问题。在动态标定模块研究中,提出了一种基于人工神经网络的动态标定算法,将人工神经网络应用到视线追踪系统的标定过程中,解决了每次运行前都需要进行标定以及误差矫正算法较复杂的问题。实验表明,所开发的低成本视线追踪系统不仅具有很好的鲁棒性,而且具有较高精度,在头部静止的情况下平均误差为1.34°,在头部运动的情况下平均误差为3.26°。与现有同类视线追踪系统比较,所开发的系统具有组成简单、成本低的特点,特别是所提出的动态标定算法,提高了系统对头部运动追踪的鲁棒性。

关键词：视线追踪特征点定位主动表观模型梯度向量法人工神经网络动态标定算法

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