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自然光下基于单目摄像头的视线跟踪算法研究

自然光下基于单目摄像头的视线跟踪算法研究

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作者：胡大正华南理工大学

学位级别：硕士

随着计算机技术的发展,人机交互技术的理论和技术得到越来越多的关注和重视。其中,基于摄像的视线跟踪技术直接感知眼睛视线,在推动人机交互技术变革以及相关机器视觉、心理学研究等方面均具有重大意义。自然光下基于单目摄像头的视线... 详细信息

随着计算机技术的发展,人机交互技术的理论和技术得到越来越多的关注和重视。其中,基于摄像的视线跟踪技术直接感知眼睛视线,在推动人机交互技术变革以及相关机器视觉、心理学研究等方面均具有重大意义。自然光下基于单目摄像头的视线跟踪技术无需主动红外光源辅助和复杂的硬件标定,更有利于视线跟踪技术的推广应用。然而,该领域仍然有许多基础理论问题没得到很好的解决,主要为自然光下眼睛特征信息的精确提取以及如何提高注视点映射模型的头部运动容忍能力。因此,本文对这两个方面进行深入研究,提出一种在自然光下能满足头部自由运动的视线跟踪算法。主要工作内容如下:(1)自然光下的眼动特征提取。针对光照变化和头部运动对特征提取带来的影响,首先采用基于形状回归的人脸初定位方法确定各特征点的感兴趣区域,其次依据不同角点特征的具体生理形状分别进行定位,通过角点分值计算筛选方法得到眼睛内角点和嘴角点定位,并采用曲线拟合方法定位眼睛外角点。对于虹膜特征,提出一种基于滑动窗口检测的方法进行虹膜边缘提取和虹膜中心定位。(2)满足头部自由运动的注视点映射模型构建。首先,根据虹膜中心与眼睛内外角点构建基于双眼数据的眼动向量。其次,根据头部自由运动时眼睛特征点在图像上的位置变化关系,提出一种基于投影映射校正的方法进行眼动向量校正,降低头部运动对眼动向量的影响。最后,通过支持向量回归模型得到头部运动与视线落点偏差的关系,对视线估计结果进行补偿,从而构建满足头部自由运动的注视点映射模型。本文的眼动特征提取方法在自然光下能有效定位到眼睛内外角点及嘴角点特征,虹膜特征检测方法在不同眼睛姿态和头部姿势下定位准确率达到95.6%;结合眼动向量校正和视线落点补偿模型在头部自由运动下的视线估计约为2.67°。实验结果证明本文的视线跟踪算法能较好的解决自然光下基于单目摄像头的视线跟踪所遇到的问题。

关键词：自然光视线跟踪投影映射校正视线落点补偿

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